LogDevice：來(lái)自Facebook的分布式日志數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

作者：麥克周?

寫在前面

做過(guò)分布式系統(tǒng)的人都知道，想要在大規(guī)模集群下處理高并發(fā)事務(wù)時(shí)同時(shí)滿足CAP（一致性、可用性、分區(qū)容錯(cuò)），從理論上來(lái)說(shuō)不可能，當(dāng)然聽說(shuō)最近谷歌已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這樣的分布式系統(tǒng)，但是總的來(lái)說(shuō)確實(shí)非常難。對(duì)于社交媒體的海量日志文件，如果我們也提出了需要確保高可用、持續(xù)寫入數(shù)據(jù)、按照記錄順序返回?cái)?shù)據(jù)等三條要求，你覺(jué)得是否可以實(shí)現(xiàn)？FaceBook的LogDevice實(shí)現(xiàn)了。

什么是日志

日志是記錄一系列序列化的系統(tǒng)行為的信息，我們需要確保它們能夠被保存在可靠的地方。對(duì)于應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)，日志的作用一般有兩個(gè)，即Troubleshooting和顯示程序運(yùn)行狀態(tài)。好的日志記錄方式可以提供我們足夠多定位問(wèn)題的依據(jù)。對(duì)于一些復(fù)雜系統(tǒng)，例如數(shù)據(jù)庫(kù)，日志可以承擔(dān)數(shù)據(jù)備份、同步作用，很多分布式數(shù)據(jù)庫(kù)都采用“write-ahead”方案，在節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)同步時(shí)通過(guò)日志文件恢復(fù)數(shù)據(jù)。

日志一般具有三個(gè)特性：

來(lái)個(gè)假如

假如我們要設(shè)計(jì)一個(gè)分布式日志存儲(chǔ)系統(tǒng)，你會(huì)怎么設(shè)計(jì)？

日志信息需要傳輸、存儲(chǔ)，為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)交換，我們可以采用Kafka作為消息中間件。

Kafka實(shí)際上是一個(gè)消息發(fā)布訂閱系統(tǒng)。Producer向某個(gè)Topic發(fā)布消息，而Consumer訂閱某個(gè)Topic的消息，進(jìn)而一旦有新的關(guān)于某個(gè)Topic的消息，Broker會(huì)傳遞給訂閱它的所有Consumer。在Kafka中，消息是按Topic組織的，而每個(gè)Topic又會(huì)分為多個(gè)Partition，這樣便于管理數(shù)據(jù)和進(jìn)行負(fù)載均衡。同時(shí)，它也使用了Zookeeper進(jìn)行負(fù)載均衡。

Kafka在磁盤上的存取代價(jià)為O(1)，即便是普通服務(wù)器，每秒也能處理幾十萬(wàn)條消息，并且它本身就是分布式架構(gòu)，也支持將數(shù)據(jù)并行加載到Hadoop。

上面這張圖是一個(gè)典型的采用消息中間件進(jìn)行日志數(shù)據(jù)交換的系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)，但是沒(méi)有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，也沒(méi)有描述數(shù)據(jù)是如何被抽取并發(fā)送到Kafka的。

如果想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并描述清楚內(nèi)部處理流程，我們可以采用怎么樣的日志處理系統(tǒng)架構(gòu)呢？這里推薦你FaceBook的Scribe，它是一款開源的日志收集系統(tǒng)，在Facebook內(nèi)部已經(jīng)得到大量的應(yīng)用。它能夠從各種日志源上收集日志，存儲(chǔ)到一個(gè)中央存儲(chǔ)系統(tǒng) （可以是NFS，分布式文件系統(tǒng)等）上，以便于進(jìn)行集中統(tǒng)計(jì)分析處理。

Scribe最重要的特點(diǎn)是容錯(cuò)性好。當(dāng)后端的存儲(chǔ)系統(tǒng)奔潰時(shí)，Scribe會(huì)將數(shù)據(jù)寫到本地磁盤上，當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)恢復(fù)正常后，Scribe將日志重新加載到存儲(chǔ)系統(tǒng)中。

Scribe的架構(gòu)比較簡(jiǎn)單，主要包括三部分，分別為Scribe Agent， Scribe和存儲(chǔ)系統(tǒng)。Scribe Agent實(shí)際上是一個(gè)Thrift Client。Scribe接收到Thrift Client發(fā)送過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，根據(jù)配置文件，將不同topic的數(shù)據(jù)發(fā)送給不同的對(duì)象。存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)際上就是Scribe中的Store，當(dāng)前Scribe支持非常多的Store。

貌似市面上已經(jīng)有很多分布式日志收集系統(tǒng)了，為什么FaceBook還需要推出LogDevice呢？而且FaceBook自己已經(jīng)有了Scribe，為什么還要繼續(xù)設(shè)計(jì)LogDevice?因?yàn)镾cribe更多實(shí)現(xiàn)了日志數(shù)據(jù)的收集，它不是一個(gè)完整的日志處理、存儲(chǔ)、讀取服務(wù)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)也較為死板，存儲(chǔ)更多依賴HDFS，使用過(guò)程中一定出現(xiàn)了不能滿足自身需求的情況。而對(duì)于開源的哪些分布式日志收集系統(tǒng)，更多的是集成各個(gè)開源組件，共同完成日志存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)需求。對(duì)于FaceBook的工程師來(lái)說(shuō)，他們一貫秉承著用于創(chuàng)新的精神，想想Apache Cassandra，其實(shí)當(dāng)時(shí)已經(jīng)有HBase等成熟的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，但是由于存在中心節(jié)點(diǎn)等諸多設(shè)計(jì)上的限制，F(xiàn)aceBook自己搞了一個(gè)全新的無(wú)中心化設(shè)計(jì)的架構(gòu)，即便在初期飽受質(zhì)疑，后續(xù)也在不斷地改進(jìn)，到目前為止，Cassandra真正進(jìn)入到了它的黃金時(shí)代。

LogDevice

FaceBook擁有大量的分布式服務(wù)用于保存和處理數(shù)據(jù)，如果想要構(gòu)建高可用的數(shù)據(jù)密集型分布式服務(wù)，F(xiàn)aceBook認(rèn)為，一定需要保存日志。為了處理FaceBook內(nèi)部日志的高強(qiáng)度負(fù)載、性能需求，F(xiàn)aceBook把LogDevice設(shè)計(jì)成了可以調(diào)節(jié)的系統(tǒng)，而不是一套方案應(yīng)對(duì)所有需求。

對(duì)于日志服務(wù)的需求，也就是對(duì)于LogDevice的需求，第一條就是服務(wù)必須永遠(yuǎn)在線，不允許出現(xiàn)離線狀態(tài)，因?yàn)镕aceBook內(nèi)部各個(gè)系統(tǒng)都需要保存日志，也就是說(shuō)高可用。第二條是持久性，也就是說(shuō)不允許丟數(shù)據(jù)，特別是返回客戶端寫入成功之后，絕對(duì)不能丟失數(shù)據(jù)。第三條是存在一定程度的數(shù)據(jù)讀取，并且通常是讀取最近寫入的日志數(shù)據(jù)，這一條實(shí)質(zhì)上是要求寫入響應(yīng)快。

對(duì)于整個(gè)日志系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，整個(gè)設(shè)計(jì)應(yīng)該更加關(guān)注數(shù)據(jù)的寫入速度，怎么樣設(shè)計(jì)才能具有更快的寫入速度，并能支撐一定的讀取速度，所以需要看看數(shù)據(jù)是如何被寫入到LogDevice的。

如果需要提升日志文件的寫入速率，或者更高一點(diǎn)要求，希望沒(méi)有寫入速率限制，你該怎么實(shí)現(xiàn)？我們可以模仿分布式文件系統(tǒng)或者分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)方式，采用多處副本方式，即一個(gè)文件有多個(gè)副本，那么每次日志寫入請(qǐng)求就有了幾處寫入地址選擇，而不是單一一個(gè)節(jié)點(diǎn)，或者幾個(gè)特定的節(jié)點(diǎn)。這樣做的好處是，當(dāng)集群中的一部分節(jié)點(diǎn)宕機(jī)或者失去聯(lián)系時(shí)，日志寫入請(qǐng)求不會(huì)受到大規(guī)模的干擾，并且寫入負(fù)載能夠做到相對(duì)均衡。

數(shù)據(jù)副本設(shè)計(jì)，有沒(méi)有其他系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)？

有，非常多，例如HDFS、Cassandra。我們這里還是以FaceBook自己出品的Cassandra為例。

Cassandra在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)副本以確?？捎眯院蛿?shù)據(jù)容錯(cuò)。副本策略決定了副本的放置方法。集群中的副本數(shù)量被稱為復(fù)制因子，復(fù)制因子為1表示每行只有一個(gè)副本，復(fù)制因子為2表示每行有兩個(gè)副本，每個(gè)副本不在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)。所有副本同等重要，沒(méi)有主次之分。作為一般規(guī)則，副本因子不應(yīng)超過(guò)在集群中的節(jié)點(diǎn)的樹木。當(dāng)副本因子超過(guò)節(jié)點(diǎn)數(shù)時(shí)，寫入不會(huì)成功，但讀取只要提供所期望的一致性級(jí)別即可滿足。目前Cassandra中實(shí)現(xiàn)了不同的副本策略，包括：

多數(shù)據(jù)中心集群最常見的兩種配置方式是：

LogDevice將日志里的記錄順序和實(shí)際存儲(chǔ)的順序區(qū)分開來(lái)，通過(guò)序列器產(chǎn)生一個(gè)學(xué)號(hào)，對(duì)每一行存儲(chǔ)的日志進(jìn)行重新序列標(biāo)定。一旦一行記錄被標(biāo)定了這個(gè)序列號(hào)，接下來(lái)該條記錄（數(shù)據(jù)）就會(huì)被保存在集群中任一位置。注意，這里提到的序列號(hào)不是一個(gè)數(shù)字，而是一對(duì)數(shù)字，第一個(gè)數(shù)字叫做“ epoch number”，第二個(gè)是相對(duì)于第一個(gè)的偏移量。序列號(hào)生成器本身也是需要做好容災(zāi)的，也就是說(shuō)，一旦一個(gè)序列號(hào)生成器服務(wù)不在線，另一個(gè)一定要被立即啟用，而它生成的序列號(hào)要比當(dāng)前已經(jīng)存在的序列號(hào)大。FaceBook使用ZooKeeper保存序列號(hào)（Epoch Number）。

這里為什么要選擇ZooKeeper存儲(chǔ)序列號(hào)？

ZooKeeper作為Hadoop
項(xiàng)目中的一個(gè)子項(xiàng)目，是Hadoop集群管理的一個(gè)必不可少的模塊，它主要用來(lái)控制集群中的數(shù)據(jù)，如它管理Hadoop集群中的NameNode，還有HBase中Master節(jié)點(diǎn)的選舉機(jī)制、服務(wù)器之間的狀態(tài)同步等。除此之外，ZooKeeper還可以被用在構(gòu)建高可用性集群、統(tǒng)一命名服務(wù)管理、分布式緩存機(jī)制設(shè)計(jì)、配置文件管理、集群管理、分布式鎖機(jī)制設(shè)計(jì)、隊(duì)列管理等等。

存儲(chǔ)序列號(hào)的思路配置文件管理類似。

配置文件的管理在分布式應(yīng)用環(huán)境中很常見，例如同一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)需要多臺(tái)PC Server運(yùn)行，但是它們運(yùn)行的應(yīng)用系統(tǒng)的某些配置項(xiàng)是相同的，如果要修改這些相同的配置項(xiàng)，那么就必須同時(shí)修改每臺(tái)運(yùn)行這個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的PC Server，這樣非常麻煩而且容易出錯(cuò)。諸如這樣的配置信息完全可以交給ZooKeeper來(lái)管理，將配置信息保存在ZooKeeper的某個(gè)目錄節(jié)點(diǎn)中，然后將所有需要修改的應(yīng)用機(jī)器監(jiān)控配置信息的狀態(tài)，一旦配置信息發(fā)生變化，每臺(tái)應(yīng)用機(jī)器就會(huì)收到ZooKeeper的通知，然后從ZooKeeper獲取新的配置信息應(yīng)用到系統(tǒng)中。

如上圖所示，實(shí)際應(yīng)用時(shí)我們可以通過(guò)自動(dòng)監(jiān)測(cè)Master節(jié)點(diǎn)內(nèi)是否形成了新的配置文件，并在檢測(cè)到形成了新的配置文件后主動(dòng)上傳到ZooKeeper，并下發(fā)到各Slave節(jié)點(diǎn)加載到內(nèi)存中用于搜索任務(wù)的處理，無(wú)需管理人員在發(fā)現(xiàn)Master節(jié)點(diǎn)形成了新的配置文件之后，重啟Master節(jié)點(diǎn)才將新的配置文件上傳，顯然降低了Master節(jié)點(diǎn)與Slave節(jié)點(diǎn)間配置文件同步的繁瑣性，提高了設(shè)備的智能性，降低了同步成本。

根據(jù)FaceBook的設(shè)計(jì)思路，由于日志文件本身是可以隨機(jī)讀的，并且很多節(jié)點(diǎn)上都存在數(shù)據(jù)，這有點(diǎn)像小文件存儲(chǔ)方式，每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)都可以被讀取，因此不會(huì)造成IO和網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)。

數(shù)據(jù)是怎么做到負(fù)載均衡的？

FaceBook沒(méi)有在文章中描述實(shí)現(xiàn)原理。我們可以看看HDFS是怎么實(shí)現(xiàn)的。
數(shù)據(jù)平衡過(guò)程由于平衡算法的原因造成它是一個(gè)迭代的、周而復(fù)始的過(guò)程。每一次迭代的最終目的是讓高負(fù)載的機(jī)器能夠降低數(shù)據(jù)負(fù)載，所以數(shù)據(jù)平衡會(huì)最大程度上地使用網(wǎng)絡(luò)帶寬。下圖1數(shù)據(jù)平衡流程交互圖顯示了數(shù)據(jù)平衡服務(wù)內(nèi)部的交互情況，
包括NameNode和DataNode。

步驟分析如下：

HDFS數(shù)據(jù)在各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)間可能保存的格式不一致。當(dāng)存放新的數(shù)據(jù)塊(一個(gè)文件包含多個(gè)數(shù)據(jù)塊)時(shí),NameNode在選擇數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)作為其存儲(chǔ)地點(diǎn)前需要考慮以下幾點(diǎn)因素：

FaceBook采用內(nèi)存+磁盤的方式存儲(chǔ)日志，HDD硬盤可以達(dá)到100-200MBps每秒的順序讀寫速度，隨機(jī)讀寫速度頂峰可以達(dá)到100-140MBps每秒。用來(lái)存儲(chǔ)日志的服務(wù)被稱為L(zhǎng)ogsDB，它是針對(duì)寫入性能進(jìn)行特殊優(yōu)化過(guò)的。LogsDB本身又是構(gòu)建于RocksDB之上的，RocksDB是基于LSM樹的有序Key-Value存儲(chǔ)層。RocksDB的每一個(gè)實(shí)例對(duì)應(yīng)LogsDB的分區(qū)，當(dāng)寫入日志文件時(shí)，會(huì)寫入到最新的分區(qū)，也就是最近訪問(wèn)過(guò)的RocksDB實(shí)例（以log id、LSN排序），然后以順序方式保存到磁盤（稱為SST文件）。這種方式確保了寫入的方式是順序方式，但是需要合并文件（當(dāng)達(dá)到LogsDB分區(qū)的最大文件數(shù)量時(shí)）。

總結(jié)

就在我寫文章的時(shí)候，微博因?yàn)椤奥龟辖榻B女朋友”事件奔潰了，系統(tǒng)啟動(dòng)之后的數(shù)據(jù)同步、驗(yàn)證過(guò)程，日志的作用非常重要。目前LogDevice還沒(méi)有開源，但是從它的介紹來(lái)看，它應(yīng)該是結(jié)合了FaceBook內(nèi)部的多個(gè)開源項(xiàng)目的精髓，例如Cassandra，它的無(wú)中心化存儲(chǔ)、碎片化存儲(chǔ)（SSTable）、SSTable文件合并等等優(yōu)秀的特性，為確保日志文件的高速寫入、快速讀取提供技術(shù)支撐。FaceBook已經(jīng)明確今年年底會(huì)開源LogDevice，喜歡分布式實(shí)時(shí)處理、存儲(chǔ)系統(tǒng)的同學(xué)們，就等著它了。

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