腾讯时时彩外挂邀请码数据就像开着的水管,要怎么同步存储?!

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  随着5G时代到来,

  无处没了的物联网、

  自动驾驶汽车等在边缘产生的数据,

  源源不断,就像开着的水管。

  计是否原生的流计算,

  而存储却都要原生的流存储。

  这也就是为那些说原有的存储服务无法胜任新数据环境下的要求。

  今天要谈的StateSynchronizer,

  很好地除理了未来流数据环境下存储工作的问题报告 。

  一起跟随”逻辑狂人”来了解下吧!

  文章导读

  本文将从共享情況和一致性的深度1出发,完整描述StateSynchronizer的整体架构、工作机制和实现细节。利用stream的天然植物行态,StateSynchronizer还能否高效地选取出更新操作的全局顺序,然后 从逻辑上实现了对共享情況的一致性更新与存储。不可能 stream访问的高效与轻量,StateSynchronizer有点痛 适用于高并发(>= 500000 clients) 的场景,并在此场景下还能否作为替代ZooKeeper和etcd的除理方案。

  StateSynchronizer作为开源分布式流存储平台Pravega的核心组件,不仅是Pravega公共API的一累积,有些Pravega内部管理组件也几滴 依赖StateSynchronizer共享情況,如ReaderGroup的元信息管理。然后 朋友还能否基于StateSynchronizer实现更高级的一致性原语,同类跨stream的事务。

  Pravega从入门到精通,从这里后后始于~

  作者简介

  蔡超前:华东理工大学计算机应用专业博士研究生,现就职于Dell EMC,6年搜索和分布式系统开发以及分类整理经验,现从事流相关的设计与研发工作。

  滕昱:就职于Dell EMC中国研发集团,非行态化数据存储部门团队并担任软件开发总监。5007年加入Dell EMC然后 老是专注于分布式存储领域。参加并领导了中国研发团队参与两代Dell EMC对象存储产品的研发工作并取得商业上成功。从2017年后后始于,兼任Streaming存储和实时计算系统的设计开发与领导工作。

  Pravega属于戴尔科技集团IoT战略下的俩个多子项目。该项目是从0后后始于构建,用于存储和分析来自各种物联网终端的几滴 数据,旨在实现实时决策。其结合了戴尔易安信PowerEdge服务器,并无缝集成到非行态化数据产品组合Isilon和Elastic Cloud Storage(ECS)中,一起拥抱Flink生态,以此为用户提供IoT所需的关键平台。

  戴尔科技集团IoT除理方案集合了戴尔科技家族的力量,覆盖从边缘到核心再到云端

  那些是 StateSynchronizer

  (情況同步器)?

  Pravega既还能否被想象成是一组流存储相关的原语,不可能 它是实现数据持久化的你你这名 最好的办法,也还能否被想象成是俩个多消息订阅 – 发布系统,不可能 通过使用reader,writer和ReaderGroup,它还能否自适应地进行消息传递。(关于Pravega,读者还能否从下方4篇文章中获取完整资料。)

  《IoT前沿》系列文章

  IoT前沿|5G时代下,大数据存储面临的三大挑战

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  IoT前沿|纽约出租车数据交给Pravega分析,会为什样?

  IoT前沿 | 流数据除理难?一切都要计划之中

  Pravega实现了各种不同的构建模块用以实现stream相关原语,StateSynchronizer就是其中之一,目的在于协调分布式的环境中的各个多线程 [2]。

  从功能上看,StateSynchronizer为一组多线程 提供可靠的共享的情況存储服务:允有些个客户端一起读取和更新同一共享情況并保证一致性语义,一起提供数据的冗余和容错。从实现上看,StateSynchronizer使用俩个多stream为集群中运行的多个多线程 提供了共享情況的同步机制,这使得构建分布式应用变得更加简单。

  StateSynchronizer的最大贡献在于它提供了你你这名 stream原生的一致性存储方案。不可能 stream具有只允许追加(Append-Only)的行态,这使得大累积现有的存储服务都无法很好地应用于stream存储的场景。相比于传统的情況存储方案,stream原生的存储使得StateSynchronizer具有以下优点:

  ● 与常见的键值存储(Key/Value Store)不同,StateSynchronizer支持任意抽象的共享情況,而不仅仅局限于维护键值集合。

  ● 与常见的数据存储不同,StateSynchronizer以增量的最好的办法维护了共享情況的整个变更历史,而不仅仅是维护共享情況的最新快照。你你这名 行态不仅大大减少了网络传输开销,还使得客户端还能否随时将共享情況回滚到任意历史时刻。

  ● 与常见的情況存储不同,StateSynchronizer的服务端既不存储共享情況你你这名 就是负责对共享情況进行修改,所有共享情況的存储和计算都只处在在客户端本地。你你这名 行态不仅节约了服务端的计算资源,还增加了情況计算的灵活性,同类:除了基本的CAS(Compare-And-Swap)语义,还支持高隔离级别的繁复事务。

  ● 与现有的基于乐观并发控制(Optimistic Concurrent Control, OCC)的存储系统不同,StateSynchronizer 还能否不依赖多版本控制机制(Multi Version Concurrent Control,MVCC)。这原因即使在极端高并发的场景下,情況更新的提交也永远不用因版本冲突而都要反复重试。

  StateSynchronizer无意于就是不可能 在所有场景中替代传统的分布式键值存储组件,不可能 它的运行机制几滴 依赖stream的行态。然后 ,在具有stream原生存储和较强一致性需求的场景下,StateSynchronizer不可能 是你你这名 比其它传统键值存储服务更为高效的选取。

  开宗明义

  “一致性”的不同语义

  在不同的上下文环境中,“一致性”一词往往有着不同的语义。

  在分布式存储和数据高可用(High Availability)相关的语境下,一致性通常指数据副本(Replica)的一致性:怎么才能 才能 保证分布在不同机器上的数据副本内容不处在冲突,以及怎么才能 才能 让客户端看起来就像在以原子的最好的办法操作唯一的数据副本,即线性化(Linearizability)。常见的分布式存储组件往往依赖单一的Leader(主节点)选取出特定操作的全局顺序,同类:ZooKeeper和etcd都要求所有的写操作都要由Leader转发给其它数据副本。数据副本的一致性是分布式系统的难点,但却并都要一致性问题报告 的完整。

  脱离数据副本,在应用层的语境下,一致性通常指数据满足你你这名 约束条件的不变性(Invariant),即:指的是从应用多线程 特定的视角出发,保证多个多线程 无论以怎么才能 才能 的顺序对共享情況进行修改,共享情況始终处在你你这名 “正确的情況”,而你你这名 正确性是由应用多线程 或业务自身定义的。

  同类,对于俩个多交易系统而言,无论一起有2个个交易在进行,所有账户的收入与支出总和始终都应该是平衡的;又如,多线程 操作(读/写)俩个多共享的计数器时,无论各多线程 以怎么才能 才能 的顺序读写计数器,计数器的终值应该始终与所有多线程 顺序依次读写计数器所得到的值相同。

  参考文献[1]将你你这名 一致性归类为“事务性的一致性(Transactional Consistency)”,而参考文献[2]则将此类一致性简单称为“涉及多对象和多操作的一致性”。应用层的数据一致性语义与数据副本的一致性语义完整不同,即使是俩个多满足线性化的分布式系统,也都要考虑应用层的数据一致性问题报告 。

  StateSynchronizer与

  现有的一致性存储产品区别

  目前常用的分布式键值存储服务,同类ZooKeeper和etcd,都还能否看作是你你这名 对共享情況进行存储和维护的组件,即所有键值所组成的集合构成了当前的共享情況。在数据副本层面,ZooKeeper和etcd都依赖共识(Consensus)算法提供一致性保证。ZooKeeper使用ZAB(ZooKeeper’s Atomic Broadcast)协议在各节点间对写操作的提交顺序达成共识。在广播阶段,ZAB协议的行为非常同类传统的两阶段提交协议。etcd则使用Raft协议在所有节点上选取出唯一的写操作序列。与ZAB协议不同,Raft协议每次还能否确认出一段一致的提交序列,然后 所有的提交动作都要隐式的。

  在应用层数据层面,ZooKeeper和etcd都使用基于多版本控制机制的乐观并发控制提供最基础的一致性保证。一方面,我觉得多版本控制机制提供了基本的CAS语义,然后 在极端的高并发场景下仍因竞争而处在性能问题报告 。我本人面,仅仅依靠多版本控制机制无法提供更加繁复的一致性语义,同同类务。

  尽管在数据副本层面,ZooKeeper和etcd都提供很强的一致性语义,但对于应用层面的数据一致性却还有很大的提升空间:ZooKeeper无法以原子的最好的办法执行一组相关操作,而etcd的事务仅支持有限的简单操作(简单逻辑判断,简单情況获取,但不允许对同俩个多键进行多次写操作)。

  为应用层数据提供比现有的分布式存储组件更强的一致性语义(繁复事务)和更高的并发度是StateSynchronizer的主要目标,尤其是在stream原生场景下,不可能 传统的以随机访问为主的存储组件没法适配stream存储的顺序行态。得益于stream的自身行态,StateSynchronizer还能否不依赖乐观并发控制和CAS语义,这原因不用老是总出 版本冲突就是用重试,从而更加适用于高并发的场景。在“无条件写”模式下,StateSynchronizer的理论更新提交时延等价于stream的写入时延。

  与现有的绝大多数存储服务不同,StateSynchronizer反转了传统的数据存储模型:它不用存储共享情況你你这名 ,转而存储所有作用在共享情況上的更新操作。一方面,你你这名 反转的数据模型直接抽象出了共享情況,使得共享情況不再局限于简单的键值存储,而还能否推广到任意都要一致性语义的情況。我本人面,反转数据存储的一起还不可除理地反转了数据相关的操作,使得就是几滴 的服务端情況计算还能否直接在客户端本地完成。你你这名 行态不仅大大降低了服务端的资源消耗,一起也使得StateSynchronizer还能否提供更灵活的更新操作和更强一致性语义:繁复事务。

  在StateSynchronizer的框架中,客户端提交的所有更新操作都要以原子的最好的办法顺序执行的,然后 所有更新操作的执行都处在在本地。从逻辑上看,每俩个多更新操作都等价于俩个多本地事务操作。这也原因客户端还能否在更新操作中使用繁复的业务逻辑(几乎是不受限的操作,假如操作你你这名 的作用是选取性的)而不用担心一致性问题报告 。

  总结

  本文主要从情況共享和一致性的深度1出发,完整描述了Pravega的情況同步组件StateSynchronizer的工作机制。StateSynchronizer支持分布式环境下的多线程 一起读写共享情況,并提供一致性保证。

  截至目前,朋友不可能 花了俩个篇幅来介绍Pravega,在下一期的内容里,朋友将介绍StateSynchronizer的实现细节。下一期见~