后台架构设计—数据存储层

　　数据存储重要性：

　　数据是企业最重要的财产;

　　数据可靠性是企业的命根，一定要保证。

　　单机存储原理：

　　存储引擎：存储系统的发动机，它决定存储系统的功能和性能;

　　引擎类型：哈希存储引擎、B树存储引擎、LSM存储引擎

　　哈希存储引擎：基于哈希表结构 ：数组+链表;支持Create\Update\Delete\随机Read

　　B树存储引擎：基于B Tree实现，支持单条记录的CURD，支持顺序查找。RDBMS使用较多。

　　LSM树存储引擎：对数据的修改增量保存在内存，达到一定条件再批量更新到磁盘;优势在于批量写入;劣势在于读取需合并磁盘和内存;

　　避免内存数据丢失：修改操作写入到CommitLog日志。

　　数据模型：

　　文件：以目录树组织，如linux,mac,windows;

　　关系型：每个关系是一个表格，多行组成，每行多列;

　　键值(Key-Value)：Memcached, Tokey, Redis;

　　列存储型：Casadra, Hbase;

　　图形数据库：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph

　　文档型：MongoDB, CouchDB

　　事务与并发控制：

　　事务4个基本属性：ACID 原子性、一致性、隔离性、持久性

　　并发控制：

　　锁粒度：Process->DB->Table->Row

　　提供Read并发，Read不加锁：写时复制、MVCC

　　数据恢复：通过操作日志

　　多机存储原理：

　　单机存储原理在多机存储仍然可用;多级存储基于单机存储;

　　数据分布：

　　分布在多个节点，节点间负载均衡;

　　分布方式：

　　静态：取模、uid%32;

　　动态：一致性hash，数据飘移问题(A节点更新前出现故障，更新迁移到B节点后A节点又恢复);

　　复制：

　　分布式存储多个副本;保证高可靠和高可用;Commit Log。

　　故障检测：

　　心跳机制、数据迁移、故障恢复;

　　FLP定理与设计：

　　FLP Impossiblity(FLP不可能性):

　　在异步消息通信场景，即使只有一个进程失败，没有任何方法能保证非失败进程达到一致性。

　　CAP定理与设计：

　　CAP：一致性(Consistency)、可用性(Availabilty)、分区容忍性(Tolerance of network Partition)。

　　一致性和可用性需要折中权衡

　　分布式存储系统需要能够自动容错，也就是说分区容忍性需要保证。

　　2PC(Two Phase Commit)协议与设计：

　　用于分布式事务;

　　两类节点组成：

　　协调者(1个);

　　事务参与者(多个);

　　分两阶段：

　　请求阶段：协调者通知参与者准备提交或取消事务，所有参与者都需要表决同意或者不同意。

　　提交阶段：

　　收到参与者所有决策后，协调者进行决策(提交或取消);

　　通知参与者执行操作，所有参与者都同意就提交，否则取消;

　　参与者收到协调者的通知后执行操作。

　　2PC协议是阻塞式：

　　事务参与者可能发生故障

　　–设置超时时间;

　　协议者可能发生故障

　　–日志记录、备用协调者

　　应用：交易订单 等;

　　Paxos协议与设计：

　　作用：

　　解决节点间的一致性问题;

　　主节点宕掉，则选择新节点;

　　主节点常以操作日志的形式同步备节点。

　　分两种角色：提议者(Prpposer)、接受者(Acceptor);

　　执行步骤：

　　批准：Proposer发送accept消息给Accepter要求接受某个提议者;

　　确认：超一半的Accepter接受，则提议值生效，Proposer发送acknowledge消息通知所有的Accepter提议生效。

　　与2PC比较：：

　　2PC协议保证多个数据分片上操作的原子性;

　　Paxos协议保证一个数据分片多个副本之间的数据一致性;

　　Paxos协议用法：

　　实现全局的锁服务或者命名和配置服务;

　　—Apache Zookeeper

　　将用户数据复制到多个数据中心;

　　—Google Megastore

　　数据存储层冗余：

　　多个副本，实现访问的高可用性。

　　如何实现：

　　数据复制：

　　基于日志;

　　Master-Slave：mysql\MongoDB

　　Replic Set:MongoDB

　　双写：

　　存储层多主对等结构;比较灵活，但数据模块层成本较高;

　　数据备份：

　　冷备份：

　　定期将数据复制到某个存储介质，是传统的数据保护手段;

　　优点：简单、廉价，技术难度低;

　　缺点：定期存在数据不一致;恢复数据时间长;

　　热备份：

　　online备份;提供更好的高可用性;

　　异步热备份：

　　从主存储写入即返回给应用端，由存储系统异步写入其他副本;

　　同步热备份：

　　多份数据副本写入同步完成，无主从之分;

　　为提高性能，应用程序并发写入;

　　响应延迟是最慢的那台服务器;

　　数据存储层失效转移机制：

　　失效确认：是否宕机、心跳;

　　访问转移：访问路由到非宕机机器;存储数据完全一致;

　　数据恢复：主从、日志;