分布式数据库系统的容错处理100%成功率过时和性能
发布时间：2021-11-03 04:00:04 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：之前写过一篇文章, 介绍可靠通信三原则. 对于一个分布式数据库, 如果想实现 100% 高可用(也即客户端的请求永远不会返回失败), 同样可以用可靠通信三原则中的重试理论和去重理论来解决. 但在实践上, 需要在成功率, 耗时(速度和性能)各方面进行取舍. 本文分享
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之前写过一篇文章, 介绍"可靠通信三原则". 对于一个分布式数据库, 如果想实现 100% 高可用(也即客户端的请求永远不会返回失败), 同样可以用可靠通信三原则中的重试理论和去重理论来解决. 但在实践上, 需要在成功率, 耗时(速度和性能)各方面进行取舍. 本文分享实际经验, 介绍什么样的选择是普适的, 各位可以参考.
客户端访问数据库服务器, 发起大量的请求, 绝对不可能做到每一个请求都是成功的. 因为网络原因, 请求可能失败. 因为服务器内部处理冲突, 或者分布式节点间协调冲突, 都可能导致请求失败.
所谓容错处理, 就是在遇到错误的时候进行重试. 因为错误必然发生, 只有重试才能消除错误的影响, 就好像 IP 层必然会丢包, 但 TCP 协议通过重传达到某种程度的可靠传输.
某些实现了 Basic Paxos + 日志复制状态机模型的系统, 因为所谓的"Leaderless", 会产生大量冲突. 即使是使用 Raft, 在某些情况下意外发生选举, 也会导致请求冲突.
面对冲突(失败)到底应该由谁来重试呢? 这涉及到工程实践上模块职责划分的问题, 模块职责的划分, 往往比代码实现更重要. 一般来说, 发生重试的位置越底层, 性能会越好; 发生重试的位置越上层, 判断是否应该重试的依据就能更全面. （编辑：厦门网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
