今天我們將深入探討分布式系統(tǒng)中一個極其重要且靈活的概念——Quorum NWR 算法。在分布式系統(tǒng)設計中，一致性、可用性和分區(qū)容錯性三者之間存在經(jīng)典的CAP理論權(quán)衡。AP系統(tǒng)偏向可用性和分區(qū)容錯性，但有時我們又希望在特定場景下臨時實現(xiàn)強一致性，這時候，Quorum NWR就派上了用場。

本文將詳細解析Quorum NWR的原理，并通過InfluxDB企業(yè)版中的實際實現(xiàn)為例，結(jié)合源碼片段進行深入剖析，幫助大家從理論到實踐全面掌握這個算法。

一、Quorum NWR算法原理

1.1 什么是NWR？

在Quorum NWR中，有三個關(guān)鍵參數(shù)：

• N：副本總數(shù)（Number of Replicas），即數(shù)據(jù)存儲的副本數(shù)量。
• W：寫入成功所需的副本數(shù)量（Write Quorum）。
• R：讀取成功所需的副本數(shù)量（Read Quorum）。

一致性規(guī)則

在Quorum模型中，有一個關(guān)鍵公式：

W+R>NW + R > N

• 如果寫入副本數(shù)量（W）和讀取副本數(shù)量（R）的總和大于副本數(shù)量（N），則可以保證讀取到的是最新的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)強一致性。
• 如果 W+R≤NW + R \leq N，那么系統(tǒng)只保證最終一致性。

示例

• N=3，W=2，R=2

• W+R=4>3W + R = 4 > 3，可以保證強一致性。

• N=3，W=1，R=2

• W+R=3=3W + R = 3 = 3，只能保證最終一致性。

1.2 一致性級別的選擇

• 強一致性：W + R > N
• 高可用性：W 或 R 取較小值，盡量保證操作成功。
• 最終一致性：W + R <= N，允許讀取到舊數(shù)據(jù)，但最終會收斂到一致的狀態(tài)。

不同場景下，業(yè)務需求不同，我們可以動態(tài)調(diào)整W和R的值，從而實現(xiàn)不同級別的一致性。

二、InfluxDB企業(yè)版中NWR實現(xiàn)

InfluxDB是一個高性能的時序數(shù)據(jù)庫，企業(yè)版支持集群部署，同時也提供了對NWR的支持。

下面我們以InfluxDB為例，深入理解NWR的一些核心實現(xiàn)邏輯。

2.1 InfluxDB中的數(shù)據(jù)寫入過程

在InfluxDB中，每次寫入數(shù)據(jù)時，會將數(shù)據(jù)分發(fā)到多個數(shù)據(jù)節(jié)點上，副本數(shù)量由N決定。

源碼片段一：寫入請求處理

文件：cluster/points_writer.go

// WritePoints handles writing points to the cluster
func (pw *PointsWriter) WritePoints(database, retentionPolicy string, points []models.Point) error {
    // 獲取副本信息
    shardGroup, err := pw.MetaClient.ShardGroupByTimestamp(database, retentionPolicy, time.Now())
    if err != nil {
        return err
    }

    // 分發(fā)數(shù)據(jù)到各個節(jié)點
    for _, shard := range shardGroup.Shards {
        err := pw.writeToShard(shard, points)
        if err != nil {
            return err
        }
    }

    return nil
}

// 將數(shù)據(jù)寫入指定的分片
func (pw *PointsWriter) writeToShard(shard *meta.ShardInfo, points []models.Point) error {
    writeSuccessCount := 0
    requiredWrites := pw.RequiredWriteQuorum() // 獲取W值

    for _, node := range shard.Nodes {
        err := pw.sendWriteRequest(node, points)
        if err == nil {
            writeSuccessCount++
        }

        // 判斷是否達到W個寫入成功
        if writeSuccessCount >= requiredWrites {
            return nil
        }
    }

    return fmt.Errorf("unable to meet write quorum (W=%d)", requiredWrites)
}

代碼解析

• ShardGroupByTimestamp：根據(jù)時間戳獲取分片信息。
• writeToShard：將寫入請求發(fā)送到每個節(jié)點。
• RequiredWriteQuorum：獲取當前寫入所需的最小節(jié)點數(shù)（W）。
• 當寫入成功的節(jié)點數(shù)達到W時，返回成功，否則返回錯誤。

核心要點：只有寫入到至少W個節(jié)點成功，寫入操作才算成功。

2.2 InfluxDB中的數(shù)據(jù)讀取過程

讀取時，InfluxDB會根據(jù)配置的R值，從多個節(jié)點中讀取數(shù)據(jù)。

源碼片段二：讀取請求處理

文件：cluster/points_reader.go

// ReadPoints handles reading points from the cluster
func (pr *PointsReader) ReadPoints(database, retentionPolicy string, query Query) ([]models.Point, error) {
    shardGroup, err := pr.MetaClient.ShardGroupByTimestamp(database, retentionPolicy, time.Now())
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    readSuccessCount := 0
    requiredReads := pr.RequiredReadQuorum() // 獲取R值

    results := make([]models.Point, 0)

    for _, shard := range shardGroup.Shards {
        for _, node := range shard.Nodes {
            data, err := pr.sendReadRequest(node, query)
            if err == nil {
                results = append(results, data...)
                readSuccessCount++
            }

            if readSuccessCount >= requiredReads {
                return results, nil
            }
        }
    }

    return nil, fmt.Errorf("unable to meet read quorum (R=%d)", requiredReads)
}

代碼解析

• ShardGroupByTimestamp：根據(jù)時間戳獲取分片信息。
• RequiredReadQuorum：獲取當前讀取所需的最小節(jié)點數(shù)（R）。
• 從各個節(jié)點讀取數(shù)據(jù)，直到成功讀取的節(jié)點數(shù)達到R。
• 如果達到R個節(jié)點返回成功，否則返回錯誤。

核心要點：只有從至少R個節(jié)點成功讀取到數(shù)據(jù)，讀取操作才算成功。

2.3 Quorum NWR的動態(tài)調(diào)整

InfluxDB允許我們動態(tài)調(diào)整W和R的值，以滿足不同場景下的一致性需求。

源碼片段三：動態(tài)配置

文件：config/config.go

type Config struct {
    N int `toml:"replica-n"`
    W int `toml:"write-quorum"`
    R int `toml:"read-quorum"`
}

通過修改配置文件：

[cluster]
replica-n = 3  # 副本數(shù)量
write-quorum = 2  # 寫入所需最小節(jié)點數(shù)
read-quorum = 2  # 讀取所需最小節(jié)點數(shù)

在運行時，也可以通過API動態(tài)調(diào)整這些參數(shù)。

三、實際應用場景

場景一：實時數(shù)據(jù)分析

• N=3, W=2, R=2
• 實現(xiàn)強一致性，確保讀到最新數(shù)據(jù)。

場景二：高可用服務

• N=3, W=1, R=2
• 犧牲部分一致性，保證寫入的高可用性。

場景三：批量數(shù)據(jù)寫入

• N=3, W=1, R=1
• 允許臨時數(shù)據(jù)不一致，保證高寫入吞吐量。

四、總結(jié)

• Quorum NWR 是AP型分布式系統(tǒng)中實現(xiàn)可控一致性的重要方法。
• 通過調(diào)整N、W、R三個參數(shù)，我們可以根據(jù)業(yè)務需求靈活調(diào)整一致性級別。
• 在實際系統(tǒng)（如InfluxDB）中，Quorum NWR已經(jīng)被廣泛應用，既滿足了高可用性，又能在特定場景下實現(xiàn)強一致性。