gitbook/分布式协议与算法实战/docs/209130.md
2022-09-03 22:05:03 +08:00

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# 12 | Quorum NWR算法:想要灵活地自定义一致性,没问题!
你好,我是韩健。
不知道你在工作中有没有遇到这样的事儿:你开发实现了一套AP型的分布式系统(我在[04讲](https://time.geekbang.org/column/article/200717)提到了AP型系统的特点,你可以回顾一下),实现了最终一致性。业务也接入了,运行正常,一起看起来都那么美好。
可是,突然有同事说,我们要拉这几个业务的数据做实时分析,希望数据写入成功后,就能立即读取到新数据,也就是要实现强一致性([Werner Vogels提出的客户端侧一致性模型](https://www.allthingsdistributed.com/2008/12/eventually_consistent.html),不是指线性一致性),数据更改后,要保证用户能立即查询到。这时你该怎么办呢?首先你要明确最终一致性和强一致性有什么区别。
* 强一致性能保证写操作完成后,任何后续访问都能读到更新后的值;
* 最终一致性只能保证如果对某个对象没有新的写操作了,最终所有后续访问都能读到相同的最近更新的值。也就是说,写操作完成后,后续访问可能会读到旧数据。
其实,在我看来,为了一个临时的需求,我们重新开发一套系统,或者迁移数据到新系统,肯定是不合适的。因为工作量比较大,而且耗时也长,而我建议你通过Quorum NWR解决这个问题。
也就是说,在原有系统上开发实现一个新功能,就可以满足业务同学的需求了。因为通过Quorum NWR,你可以自定义一致性级别,通过临时调整写入或者查询的方式,当W + R > N时,就可以实现强一致性了。
其实,在AP型分布式系统中(比如Dynamo、Cassandra、InfluxDB企业版的DATA节点集群),Quorum NWR是通常都会实现的一个功能,很常用。对你来说,掌握Quorum NWR,不仅是掌握一种常用的实现一致性的方法,更重要的是,后续用户可以根据业务的特点,灵活地指定一致性级别。
为了帮你掌握Quorum NWR,除了带你了解它的原理外,我还会以InfluxDB企业版的实现为例,带你看一下它在实际场景中的实现,这样你可以在理解原理的基础上,掌握Quorum NWR的实战技巧。
首先,你需要了解Quorum NWR中的三个要素,N、W、R。因为它们是Quorum NWR的核心内容,我们就是通过组合这三个要素,实现自定义一致性级别的。
## Quorum NWR的三要素
N表示副本数,又叫做复制因子(Replication Factor)。也就是说,N表示集群中同一份数据有多少个副本,就像下图的样子:
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/8a/bb/8a582c39e4795429a986955a6a1c9ebb.jpg "图1")
从图中你可以看到,在这个三节点的集群中,DATA-1有2个副本,DATA-2有3个副本,DATA-3有1个副本。也就是说,副本数可以不等于节点数,不同的数据可以有不同的副本数。
需要你注意的是,在实现Quorum NWR的时候,你需要实现自定义副本的功能。也就是说,用户可以自定义指定数据的副本数,比如,用户可以指定DATA-1具有2个副本,DATA-2具有3个副本,就像图中的样子。
当我们指定了副本后,就可以对副本数据进行读写操作了。那么这么多副本,你要如何执行读写操作呢?先来看一看写操作,也就是W。
W,又称写一致性级别(Write Consistency Level),表示成功完成W个副本更新,才完成写操作:
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/1b/7b/1b175952d815d40de45c0d0aba99ac7b.jpg "图2")
从图中你可以看到,DATA-2的写副本数为2,也就说,对DATA-2执行写操作时,完成了2个副本的更新(比如节点A、C),才完成写操作。
那么有的同学会问了,DATA-2有3个数据副本,完成了2副本的更新,就完成了写操作,那么如何实现强一致性呢?如果读到了第三个数据副本(比如节点B),不就可能无法读到更新后的值了吗?别急,我讲完如何执行读操作后,你就明白了。
R,又称读一致性级别(Read Consistency Level),表示读取一个数据对象时需要读R个副本。你可以这么理解,读取指定数据时,要读R副本,然后返回R个副本中最新的那份数据:
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/5b/5c/5b634d40032cceeffcbc66c3e177735c.jpg "图3")
从图中你可以看到,DATA-2的读副本数为2。也就是说,客户端读取DATA-2的数据时,需要读取2个副本中的数据,然后返回最新的那份数据。
这里需要你注意的是,无论客户端如何执行读操作,哪怕它访问的是写操作未强制更新副本数据的节点(比如节点B),但因为W(2) + R(2) > N(3),也就是说,访问节点B,执行读操作时,因为要读2份数据副本,所以除了节点B上的DATA-2,还会读取节点A或节点C上的DATA-2,就像上图的样子(比如节点C上的DATA-2),而节点A和节点C的DATA-2数据副本是强制更新成功的。这个时候,返回给客户端肯定是最新的那份数据。
你看,通过设置R为2,即使读到前面问题中的第三份副本数据(比如节点B),也能返回更新后的那份数据,实现强一致性了。
除此之外,关于NWR需要你注意的是,N、W、R值的不同组合,会产生不同的一致性效果,具体来说,有这么两种效果:
* 当W + R > N的时候,对于客户端来讲,整个系统能保证强一致性,一定能返回更新后的那份数据。
* 当W + R <= N的时候,对于客户端来讲,整个系统只能保证最终一致性,可能会返回旧数据。
你可以看到,Quorum NWR的原理并不复杂,也相对比较容易理解,但在这里,我想强调一下,掌握它的关键在于如何根据不同的场景特点灵活地实现Quorum NWR,所以接下来,我带你具体问题具体分析,以InfluxDB企业版为例讲解一下。
## 如何实现Quorum NWR?
在InfluxDB企业版中,可以在创建保留策略时,设置指定数据库(Database)对应的副本数,具体的命令,就像下面的样子:
* create retention policy “rp\_one\_day” on “telegraf” duration 1d replication 3
通过replication参数,指定了数据库telegraf对应的副本数为3。
需要你注意的,在InfluxDB企业版中,副本数不能超过节点数据。你可以这么理解,多副本的意义在于冗余备份,如果副本数超过节点数,就意味着在一个节点上会存在多个副本,那么这时冗余备份的意义就不大了。比如机器故障时,节点上的多个副本是同时被影响的。
InfluxDB企业版,支持“any、one、quorum、all”4种写一致性级别,具体的含义是这样的。
* any:任何一个节点写入成功后,或者接收节点已将数据写入Hinted-handoff缓存(也就是写其他节点失败后,本地节点上缓存写失败数据的队列)后,就会返回成功给客户端。
* one:任何一个节点写入成功后,立即返回成功给客户端,不包括成功写入到Hinted-handoff缓存。
* quorum:当大多数节点写入成功后,就会返回成功给客户端。此选项仅在副本数大于2时才有意义,否则等效于all。
* all:仅在所有节点都写入成功后,返回成功。
我想强调一下,对时序数据库而言,读操作常会拉取大量数据,查询性能是挑战,是必须要考虑优化的,因此,在InfluxDB企业版中,不支持读一致性级别,只支持写一致性级别。另外,我们可以通过设置写一致性级别为all,来实现强一致性。
你看,如果我们像InfluxDB企业版这样,实现了Quorum NWR,那么在业务临时需要实现强一致性时,就可以通过设置写一致性级别为all,来实现了。
## 内容小结
以上就是本节课的全部内容了,本节课我主要带你了解了Quorum NWR的原理、InfluxDB企业版的Quorum NWR实现。我希望你明确这样几个重点。
1. 一般而言,不推荐副本数超过当前的节点数,因为当副本数据超过节点数时,就会出现同一个节点存在多个副本的情况。当这个节点故障时,上面的多个副本就都受到影响了。
2. 当W + R > N时,可以实现强一致性。另外,如何设置N、W、R值,取决于我们想优化哪方面的性能。比如,N决定了副本的冗余备份能力;如果设置W = N,读性能比较好;如果设置R = N,写性能比较好;如果设置W = (N + 1) / 2、R = (N + 1) / 2,容错能力比较好,能容忍少数节点(也就是(N - 1) / 2)的故障。
最后,我想说的是,Quorum NWR是非常实用的一个算法,能有效弥补AP型系统缺乏强一致性的痛点,给业务提供了按需选择一致性级别的灵活度,建议你的开发实现AP型系统时,也实现Quorum NWR。
## 课堂思考
我提到实现Quorum NWR时,需要实现自定义副本的能力,那么,一般设置几个副本就可以了,为什么呢?欢迎在留言区分享你的看法,与我一同讨论。
最后,感谢你的阅读,如果这篇文章让你有所收获,也欢迎你将它分享给更多的朋友。