一 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)背景

副本是分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中的常見概念：將一定大小的數(shù)據(jù)按照一定的冗余策略存儲(chǔ)，以保障系統(tǒng)在局部故障情況下的可用性。

副本間的冗余復(fù)制方式有多種，比較常用有兩類：

• Pipeline：像個(gè)管道，a->b->c，通過管道的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的復(fù)制。該方式吞吐較高，但有慢節(jié)點(diǎn)問題，某一節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)擁塞，整個(gè)過程都會(huì)受影響
• 分發(fā)：client -> a client ->b client ->c。系統(tǒng)整體吞吐較低，但無慢節(jié)點(diǎn)問題

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對于冗余副本數(shù)目，本文選擇常見的三副本方案。

分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)一般擁有自動(dòng)恢復(fù)副本的功能，在局部存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)出錯(cuò)時(shí)，其他節(jié)點(diǎn)（數(shù)據(jù)副本的主控節(jié)點(diǎn)或者client節(jié)點(diǎn)，依副本復(fù)制協(xié)議而定）自動(dòng)發(fā)起副本修復(fù)，將該宕機(jī)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)副本恢復(fù)到其他健康節(jié)點(diǎn)上。在少量宕機(jī)情況下，集群的副本自動(dòng)修復(fù)策略會(huì)正常運(yùn)行。但依照大規(guī)模存儲(chǔ)服務(wù)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，月百分之X的磁盤故障率和月千分之X的交換機(jī)故障率有很大的可能性導(dǎo)致一年當(dāng)中出現(xiàn)幾次機(jī)器數(shù)目較多的宕機(jī)。另外，批量升級(jí)過程中若出現(xiàn)了升級(jí)bug，集群按照宕機(jī)處理需要進(jìn)行副本修復(fù)，導(dǎo)致原本正常時(shí)間內(nèi)可以完成的升級(jí)時(shí)間延長，也容易出現(xiàn)數(shù)目較多的宕機(jī)事件。

二 雪崩效應(yīng)的產(chǎn)生

在一段時(shí)間內(nèi)數(shù)目較多的宕機(jī)事件有較大可能性誘發(fā)系統(tǒng)的大規(guī)模副本補(bǔ)全策略。目前的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的兩個(gè)特點(diǎn)導(dǎo)致這個(gè)大規(guī)模副本補(bǔ)全策略容易讓系統(tǒng)產(chǎn)生雪崩效應(yīng)：

a. 集群整體的free空間較?。和ǔＵw<=30%, 局部機(jī)器小于<=20% 甚至10%

b. 應(yīng)用混布：不同的應(yīng)用部署在同一臺(tái)物理/虛擬機(jī)器上以***化利用硬件資源

今年火起來的各種網(wǎng)盤、云盤類服務(wù)就是a的典型情況。在各大公司拼個(gè)人存儲(chǔ)容量到1T的背后，其實(shí)也在拼運(yùn)營成本、運(yùn)維成本。現(xiàn)有的云存儲(chǔ)大多只增不減、或者根據(jù)數(shù)據(jù)冷熱程度做數(shù)據(jù)分級(jí)（類似Facebook的數(shù)據(jù)分級(jí)項(xiàng)目）。云存儲(chǔ)總量大，但增量相對小，為了減少存儲(chǔ)資源和帶寬資源浪費(fèi)，新創(chuàng)建的文件若原有的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)中已有相同的md5或者sha1簽名則當(dāng)做已有文件做內(nèi)部鏈接，不再進(jìn)行新文件的創(chuàng)建。但即使這樣，整體的數(shù)據(jù)量還是很大。

目前云存儲(chǔ)相關(guān)業(yè)務(wù)未有明顯的收入來源，每年卻有數(shù)萬每臺(tái)的服務(wù)器成本，為運(yùn)營成本的考慮，后端分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的空閑率很低。而瞬間的批量宕機(jī)會(huì)帶來大量的副本修復(fù)，大量的副本修復(fù)很有可能繼而打滿原本就接近存儲(chǔ)quota的其他存活機(jī)器，繼而讓該機(jī)器處于宕機(jī)或者只讀狀態(tài)。如此繼續(xù)，整個(gè)集群可能雪崩，系統(tǒng)殘廢。

三 預(yù)防雪崩

本節(jié)主要討論如何在系統(tǒng)內(nèi)部的邏輯處理上防止系統(tǒng)整體雪崩的發(fā)生。預(yù)防的重要性大于事故之后的處理，預(yù)測集群狀態(tài)、提前進(jìn)行優(yōu)化也成為預(yù)防雪崩的一個(gè)方向。

下面選取曾經(jīng)發(fā)生過的幾個(gè)實(shí)際場景與大家分享。

1. 跨機(jī)架副本選擇算法和機(jī)器資源、用戶邏輯隔離

現(xiàn)場還原：

某天運(yùn)維同學(xué)發(fā)現(xiàn)某集群幾十臺(tái)機(jī)器瞬間失聯(lián)，負(fù)責(zé)觸發(fā)修復(fù)副本的主控節(jié)點(diǎn)開始進(jìn)行瘋狂的副本修復(fù)。大量用戶開始反饋集群變慢，讀寫夯住。

現(xiàn)場應(yīng)對:

優(yōu)先解決——副本修復(fù)量過大造成的集群整體受影響。

a. 處理的工程師當(dāng)機(jī)立斷，gdb到進(jìn)程更改修復(fù)副本的條件為副本<2，而非原本的3（replicas_num），讓主控節(jié)點(diǎn)這個(gè)時(shí)候僅修復(fù)副本數(shù)小于2個(gè)的文件，即保證未丟失的文件有至少一個(gè)冗余副本，防止只有一個(gè)副本的數(shù)據(jù)因可能再次發(fā)生的掛機(jī)造成文件丟失。

b. 緊急解決這批機(jī)器失聯(lián)問題，發(fā)現(xiàn)是交換機(jī)問題，a.b.c.d ip網(wǎng)段的c網(wǎng)段機(jī)器批量故障。催促網(wǎng)絡(luò)組盡快修復(fù)。

c. 副本修復(fù)到>=2之后，Gdb更改檢測副本不足周期，將幾十秒的檢測時(shí)間推遲到1天。等待網(wǎng)絡(luò)組解決交換機(jī)問題。

d. 網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)，原有的機(jī)器重新加入集群。大量2副本文件重新變?yōu)?副本，部分3副本全丟失文件找回。

e. 恢復(fù)主控節(jié)點(diǎn)到正常參數(shù)設(shè)置狀態(tài)，系統(tǒng)開始正常修復(fù)。

改進(jìn)措施:

在改進(jìn)措施前，先分析下這次事件暴露的系統(tǒng)不足：

1) Master參數(shù)不支持熱修正，Gdb線上進(jìn)程風(fēng)險(xiǎn)過大。

2) 一定數(shù)量但局域性的機(jī)器故障影響了整體集群（幾十臺(tái)相對一個(gè)大集群仍屬于局域性故障）。如上所述，月千分之幾的故障率總有機(jī)會(huì)讓你的存儲(chǔ)系統(tǒng)經(jīng)歷一次交換機(jī)故障帶來的集群影響。

案例分析后的改進(jìn)措施出爐：

1) Master支持熱修正功能排期提前，盡早支持核心參數(shù)的熱修改。

熱修改在上線后的效果可觀，后續(xù)規(guī)避過數(shù)次線上問題。

2) 在選擇數(shù)據(jù)副本存儲(chǔ)宿主機(jī)器的pickup算法中加入跨交換機(jī)（機(jī)架位）策略，強(qiáng)制——或者盡量保證——副本選擇時(shí)跨機(jī)架位。這種算法底下的副本，至少有1個(gè)副本與其他兩個(gè)副本處于不同的交換機(jī)下（IP a.b.c.d的c段）。該措施同時(shí)作用于新的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)副本選擇和副本缺失后的副本補(bǔ)全策略，能在副本宿主選擇上保證系統(tǒng)不會(huì)因?yàn)榻粨Q機(jī)的宕機(jī)而出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失，進(jìn)而避免一直處于副本補(bǔ)全隊(duì)列/列表的大量的丟失副本節(jié)點(diǎn)加重主控節(jié)點(diǎn)負(fù)載。

3) 機(jī)器按region劃分隔離功能提上日程；用戶存儲(chǔ)位置按照region進(jìn)行邏輯劃分功能提上日程；Pickup算法加入跨region提上日程。

a) 機(jī)器按照物理位置劃分region、用戶按照region進(jìn)行邏輯存儲(chǔ)位置劃分，能讓集群在局部故障的情況下僅影響被邏輯劃分進(jìn)使用這部分機(jī)器的用戶。

這樣一來，最壞情況無非是這個(gè)region不可用，導(dǎo)致?lián)碛羞@個(gè)region讀寫權(quán)限的用戶受影響。Pickup算法跨region的設(shè)計(jì)進(jìn)一步保證被劃分region的用戶不會(huì)因?yàn)橐粋€(gè)region不可用而出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失，因?yàn)槠渌北敬娴狡渌鹯egion上了。于是，核心交換機(jī)故障導(dǎo)致一個(gè)region數(shù)百臺(tái)機(jī)器的宕機(jī)也不會(huì)對集群造成范圍過大的影響了。

b) 增加region可信度概念，將機(jī)器的穩(wěn)定性因素加入到副本冗余算法中。

當(dāng)集群規(guī)模達(dá)到一定量后，會(huì)出現(xiàn)機(jī)器穩(wěn)定性不同的問題（一般來說，同一批上線的機(jī)器穩(wěn)定性一致）。通過標(biāo)記region的穩(wěn)定性，能強(qiáng)制在選擇數(shù)據(jù)副本的時(shí)候?qū)⒅辽僖粋€(gè)副本至于穩(wěn)定副本中，減少全部副本丟失的概率。

c) Region劃分需要綜合考慮用戶操作響應(yīng)時(shí)間SLA、物理機(jī)器穩(wěn)定情況、地理位置等信息。

合理的region劃分對提升系統(tǒng)穩(wěn)定性、提升操作相應(yīng)時(shí)間、預(yù)防系統(tǒng)崩潰都有益處。精巧的劃分規(guī)則會(huì)帶來整體的穩(wěn)定性提升，但也增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度。這塊如何取舍，留給讀者朋友深入思考了。

2. 讓集群流控起來

流控方面有個(gè)通用且符合分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)特點(diǎn)的原則：任何操作都不應(yīng)占用過多的處理時(shí)間。這里的“任何操作”包含了在系統(tǒng)出現(xiàn)流量激增、局部達(dá)到一定數(shù)量的機(jī)器宕機(jī)時(shí)進(jìn)行的操作。只有平滑且成功的處理這些操作，才能保證系統(tǒng)不因?yàn)楫惓６霈F(xiàn)整體受影響，甚至雪崩。

現(xiàn)場還原：

1) 場景1 某天運(yùn)維同學(xué)發(fā)現(xiàn)，集群寫操作在某段時(shí)間大增。通過觀察某個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)不僅是寫、而且是隨機(jī)寫！某些產(chǎn)品線的整體吞吐下降了。

2) 場景2 某集群存儲(chǔ)大戶需要進(jìn)行業(yè)務(wù)調(diào)整，原有的數(shù)據(jù)做變更，大量數(shù)據(jù)需要?jiǎng)h除。

運(yùn)維同學(xué)發(fā)現(xiàn)，a. 整個(gè)集群整體上處于瘋狂gc垃圾回收階段 b. 集群響應(yīng)速度明顯變慢，特別是涉及到meta元信息更新的操作。

3) 場景3 某天運(yùn)維同學(xué)突然發(fā)現(xiàn)集群并發(fā)量激增，單一用戶xyz進(jìn)行了大量的并發(fā)操作，按照原有的用戶調(diào)研，該用戶不應(yīng)該擁有如此規(guī)模的使用場景。

此類集群某些操作預(yù)期外的激增還有很多，不再累述。

現(xiàn)場應(yīng)對:

1) 立刻電聯(lián)相關(guān)用戶，了解操作激增原因，不合理的激增需要立刻處理。

我們發(fā)現(xiàn)過如下不合理的激增：

a. 場景1類：通過Review代碼發(fā)現(xiàn)，大量的操作進(jìn)行了隨機(jī)讀寫更改。建議用戶將隨機(jī)讀寫轉(zhuǎn)換為讀取后更改+寫新文件+刪除舊文件，轉(zhuǎn)換隨機(jī)讀寫為順序讀寫。

b. 場景3類：某產(chǎn)品線在線上進(jìn)行了性能測試。運(yùn)維同學(xué)立刻通知該產(chǎn)品線停止了相關(guān)操作。所有公有集群再次發(fā)通過郵件強(qiáng)調(diào)，不可用于性能測試。如有需要，聯(lián)系相關(guān)人員在獨(dú)占集群進(jìn)行性能場景測試。

2) 推動(dòng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)集群各個(gè)環(huán)節(jié)的流控機(jī)制功能并上線。

改進(jìn)措施：

1) 用戶操作流控

a. 對用戶操作進(jìn)行流控限制

可通過系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，也可通過外部的網(wǎng)絡(luò)限流等方式實(shí)現(xiàn)，對單用戶做一定的流控限制，防止單個(gè)用戶占用過多整個(gè)集群的資源。

b. 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)操作流控

可按照對集群的資源消耗高低分為High – Medium – Low三層，每層實(shí)現(xiàn)類似于搶token的設(shè)計(jì)，每層token數(shù)目在集群實(shí)踐后調(diào)整為比較適合的值。這樣能防止某類操作過多消耗集群負(fù)載。若某類操作過多消耗負(fù)載，其他操作類的請求有較大delay可能，繼而引發(fā)timeout后的重試、小范圍的崩潰，有一定幾率蔓延到整個(gè)集群并產(chǎn)生整體崩潰。

c. 垃圾回收gc單獨(dú)做流控處理。刪除操作在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)里面常用設(shè)計(jì)是：接收到用戶刪除操作時(shí)，標(biāo)記刪除內(nèi)容的meta信息，直接回返，后續(xù)進(jìn)行策略控制，限流的刪除，防止大量的gc操作消耗過多單機(jī)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的磁盤處理能力。具體的限流策略和token值設(shè)置需要根據(jù)集群特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)踐并得出較優(yōu)設(shè)置。

2) 流控黑名單

用戶因?yàn)閷€上做測試類的場景可以通過人為制度約束，但無法避免線上用戶bug導(dǎo)致效果等同于線上測試規(guī)模的場景。這類的場景一般在短時(shí)間內(nèi)操作數(shù)嚴(yán)重超過限流上限。

對此類場景可進(jìn)行流控黑名單設(shè)置，當(dāng)某用戶短時(shí)間內(nèi)（e.g. 1小時(shí)）嚴(yán)重超過設(shè)置的上限時(shí)，將該用戶加入黑名單，暫時(shí)阻塞操作。外圍的監(jiān)控會(huì)通知運(yùn)維組同學(xué)緊急處理。

3) 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)并發(fā)修復(fù)、創(chuàng)建副本流控

大量的數(shù)據(jù)副本修復(fù)操作或者副本創(chuàng)建操作如果不加以速度限制，將占用存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的帶寬和CPU、內(nèi)存等資源，影響正常的讀寫服務(wù)，出現(xiàn)大量的延遲。而大量的延遲可能引發(fā)重試，加重集群的繁忙程度。

同一個(gè)數(shù)據(jù)宿主進(jìn)程需要限制并發(fā)副本修復(fù)、副本創(chuàng)建的個(gè)數(shù)，這樣對入口帶寬的占用不會(huì)過大，進(jìn)程也不會(huì)因?yàn)檫^量進(jìn)行這類操作而增加大量其他操作的延遲時(shí)間。這對于采用分發(fā)的副本復(fù)制協(xié)議的系統(tǒng)尤其重要。分發(fā)協(xié)議一般都有慢節(jié)點(diǎn)檢查機(jī)制，副本流控不會(huì)進(jìn)一步加重系統(tǒng)延遲而增大成為慢節(jié)點(diǎn)的可能。如果慢節(jié)點(diǎn)可能性增大，新創(chuàng)建的文件可能在創(chuàng)建時(shí)就因?yàn)槁?jié)點(diǎn)檢查機(jī)制而缺少副本，這會(huì)讓集群狀況更加惡化。

3. 提前預(yù)測、提前行動(dòng)

1) 預(yù)測磁盤故障，容錯(cuò)單磁盤錯(cuò)誤。

場景復(fù)現(xiàn)：

某廠商的SSD盤某批次存在問題，集群上線運(yùn)行一段時(shí)間后，局部集中出現(xiàn)數(shù)量較多的壞盤，但并非所有的盤都損壞。當(dāng)時(shí)并未有單磁盤容錯(cuò)機(jī)制，一塊磁盤壞掉，整個(gè)機(jī)器就被置成不可用狀態(tài)，這樣導(dǎo)致?lián)碛羞@批壞盤的機(jī)器都不可用，集群在一段時(shí)間內(nèi)都處于副本修復(fù)狀態(tài)，吞吐受到較大影響。

改進(jìn)措施:

a) 對硬盤進(jìn)行健康性預(yù)測，自動(dòng)遷移大概率即將成為壞盤的數(shù)據(jù)副本

近年來，對磁盤健康狀態(tài)進(jìn)行提前預(yù)測的技術(shù)越來越成熟，技術(shù)上已可以預(yù)判磁盤健康程度并在磁盤擁有大概率壞掉前，自動(dòng)遷移數(shù)據(jù)到其他磁盤，減少磁盤壞掉對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。

b) 對單硬盤錯(cuò)誤進(jìn)行容錯(cuò)處理

存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)支持對壞盤的異常處理。單盤掛掉時(shí)，自動(dòng)遷移/修復(fù)單盤的原有數(shù)據(jù)到其他盤，而不是進(jìn)程整體宕掉，因?yàn)橐坏┱w宕掉，其他盤的數(shù)據(jù)也會(huì)被分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)當(dāng)做缺失副本，存儲(chǔ)資源緊張的集群經(jīng)歷一次這樣的宕機(jī)事件會(huì)造成長時(shí)間的副本修復(fù)過程。在現(xiàn)有的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中, 也有類似淘寶TFS那樣，每個(gè)磁盤啟動(dòng)一個(gè)進(jìn)程進(jìn)行管理，整機(jī)掛載多少個(gè)盤就啟動(dòng)多少個(gè)進(jìn)程。

2) 根據(jù)現(xiàn)有存儲(chǔ)分布，預(yù)測均衡性發(fā)展，提前進(jìn)行負(fù)載均衡操作。

這類的策略設(shè)計(jì)越來越常見。由于分布式存儲(chǔ)集群掛機(jī)后的修復(fù)策略使得集群某些機(jī)器總有幾率成為熱點(diǎn)機(jī)器，我們可以對此類的機(jī)器進(jìn)行熱點(diǎn)預(yù)測，提前遷移部分?jǐn)?shù)據(jù)到相對負(fù)載低的機(jī)器。

負(fù)載均衡策略和副本選擇策略一樣，需要取舍復(fù)雜度和優(yōu)化程度問題。復(fù)雜的均衡策略帶來好的集群負(fù)載，但也因此引入高復(fù)雜度、高bug率問題。如何取舍，仍舊是個(gè)困擾分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)者的難題。

四 安全模式

安全模式是項(xiàng)目實(shí)踐過程中產(chǎn)生的防分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)雪崩大殺器，因此我特別將其單獨(dú)列為一節(jié)介紹。其基本思路是在一定時(shí)間內(nèi)宕機(jī)數(shù)目超過預(yù)期上限則讓集群進(jìn)入安全模式，按照策略配置、情況嚴(yán)重程度，停止修復(fù)副本、停止讀寫，直到停止一切操作（一般策略）。

在沒有機(jī)器region概念的系統(tǒng)中，安全模式可以起到很好的保護(hù)作用。我過去參與的一個(gè)項(xiàng)目經(jīng)歷的某次大規(guī)模宕機(jī)，由于沒有安全模式，系統(tǒng)進(jìn)行正常的處理副本修復(fù)，生生將原本健康的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)也打到殘廢，進(jìn)而雪崩，整個(gè)集群都陷入瘋狂副本修復(fù)狀態(tài)。這種狀態(tài)之后的集群修復(fù)過程會(huì)因?yàn)橐寻l(fā)生的副本修復(fù)導(dǎo)致的元信息/實(shí)際數(shù)據(jù)的更改而變的困難重重。 該事件***結(jié)局是數(shù)據(jù)從冷備數(shù)據(jù)中恢復(fù)了一份，丟失了冷備到故障發(fā)生時(shí)間的數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，安全模式并非***無缺。“一段時(shí)間”、“上限”該如何設(shè)置、什么時(shí)候停副本修復(fù)、什么時(shí)候停讀、什么時(shí)候停寫、是自己恢復(fù)還是人工干預(yù)恢復(fù)到正常狀態(tài)、安全模式力度是否要到region級(jí)別，這些問題都需要安全模式考慮，而此類的設(shè)計(jì)一般都和集群設(shè)計(jì)的目標(biāo)用戶息息相關(guān)。舉例，如果是低延遲且業(yè)務(wù)敏感用戶，可能會(huì)選擇小規(guī)模故障不能影響讀寫，而高延遲、高吞吐集群就可以接受停讀寫。

五 思考

由于分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的復(fù)雜性和篇幅所限，本文僅選擇有限個(gè)典型場景進(jìn)行了分析和討論， 真實(shí)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)遠(yuǎn)比這數(shù)個(gè)案例復(fù)雜的多、細(xì)節(jié)的多。如何平衡集群異常自動(dòng)化處理和引入的復(fù)雜度，如何較好的實(shí)現(xiàn)流控和避免影響低延遲用戶的響應(yīng)時(shí)間，如何引導(dǎo)集群進(jìn)行負(fù)載均衡和避免因負(fù)載均衡帶來的過量集群資源開銷，這類問題在真實(shí)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中層出不窮。如果設(shè)計(jì)者是你，你會(huì)如何取舍呢？