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发表于 2019-12-31 12:00:01 | 查看: 188 | 回复: 0

 

谷歌三驾马车如何解决海量数据存储与计算问题。

我是我:“缘起于美丽,相识于邂逅,厮守到白头!” 

众听众:“呃,难道今天是要分享如何作诗?!”

我是我:“大家不要误会,今天主要的分享不是如何作诗,而是《揭秘:‘撩’大数据的正确姿势》,下面进入正题。”

话说当下技术圈的朋友,一起聚个会聊个天,如果不会点大数据的知识,感觉都融入不了圈子,为了以后聚会时让你有聊有料,接下来就跟随我的讲述,一起与大数据混个脸熟吧,不过在“撩”大数据之前,还是先揭秘一下研发这些年我们都经历了啥?

缘起:应用系统架构的从 0 到 1

揭秘:研发这些年我们都经历了啥?

大道至简。生活在技术圈里,大家静下来想想,无论一个应用系统多庞大、多复杂,无非也就是由一个漂亮的网站门面 + 一个丑陋的管理模块 + 一个闷头干活的定时任务三大板块组成。

我们负责的应用系统当然也不例外,起初设计的时候三大模块绑在一起(All in one),线上跑一个 Tomcat 轻松就搞定,可谓是像极了一个大泥球。

衍化至繁。由于网站模块、管理平台、定时任务三大模块绑定在一起,开发协作会比较麻烦,时不时会有代码合并冲突出现;线上应用升级时,也会导致其它模块暂时不能使用,例如如果修改了一个定时任务的配置,可能会导致网站、管理平台的服务暂时不能用。面对诸多的不便,就不得不对 All in one 的大泥球系统进行拆解。

随着产品需求的快速迭代,网站 WEB 功能逐渐增多,我们起初设计时雄心勃勃(All in one 的单体架构),以为直接按模块设计叠加实现就好了,谁成想系统越发显得臃肿(想想也是走弯路啦!)。所以不得不改变实现思路,让模块服务下沉,分布式思想若现——让原来网站 WEB 一个系统做的事,变成由子系统分担去完成。

应用架构的演变,服务模块化拆分,随之而来的就是业务日志、业务数据散落在各处。随着业务的推广,业务量逐日增多,沉淀的数据日益庞大,在业务层面、运维层面上的很多问题,逐渐开始暴露。

  • 在业务层面上,面对监管机构的监管,整合提取散落在各地的海量数据稍显困难;海量数据散落,想做个统计分析报表也非常不易。
  • 在运维层面上,由于缺少统一的日志归档,想基于日志做快速分析也比较困难;如果想从散落在各模块的日志中,进行调用链路的分析也是相当费劲。

面对上述问题,此时一个硕大的红色问号出现在我们面前,到底该如何解决?

面对结构化的业务数据,不妨先考虑采用国内比较成熟的开源数据库中间件 Sharding-JDBC、MyCat 看是否能够解决业务问题;面对日志数据,可以考虑采用 ELK 等开源组件。如果以上方案或者能尝试的方式都无法帮我们解决,尝试搬出大数据吧。

那到底什么时候需要用大数据呢?大数据到底能帮我们解决什么问题呢?注意,前方高能预警,门外汉“撩”大数据的正确姿势即将开启。

邂逅:一起撬开大数据之门

槽点:门外汉“撩”大数据的正确姿势

与大数据的邂逅,源于两个头痛的问题。第一个问题是海量数据的存储,如何解决?第二个问题是海量数据的计算,如何解决?

面对这两个头痛的问题,不得不提及谷歌的“三驾马车”(分布式文件系统 GFS、MapReduce 和 BigTable),谷歌“三驾马车”的出现,奠定了大数据发展的基石,毫不夸张地说,没有谷歌的“三驾马车”就没有大数据,所以接下来很有必要逐一认识。

大家都知道,谷歌搜索引擎每天要抓取数以亿计的网页,那么抓取的海量数据该怎么存储?

谷歌痛则思变,重磅推出分布式文件系统 GFS。面对谷歌推出的分布式文件系统 GFS 架构,如 PPT 中示意,参与角色着实很简单,主要分为 GFS Master(主服务器)、GFS Chunkserver(块存储服务器)、GFS Client(客户端)。

不过对于首次接触这个的你,可能还是一脸懵 ,大家心莫慌,接下来容我抽象一下。

GFS Master 我们姑且认为是古代的皇上,统筹全局,运筹帷幄。主要负责掌控管理所有文件系统的元数据,包括文件和块的命名空间、从文件到块的映射、每个块所在的节点位置。说白了,就是要维护哪个文件存在哪些文件服务器上的元数据信息,并且定期通过心跳机制与每一个 GFS Chunkserver 通信,向其发送指令并收集其状态。

GFS Chunkserver 可以认为是宰相,因为宰相肚子里面能撑船,能够海纳百川。主要提供数据块的存储服务,以文件的形式存储于 Chunkserver 上。

GFS Client 可以认为是使者,对外提供一套类似传统文件系统的 API 接口,对内主要通过与皇帝通信来获取元数据,然后直接和宰相交互,来进行所有的数据操作。

为了让大家对 GFS 背后的读写流程有更多认识,献上两首歌谣。

到这里,大家应该对分布式文件系统 GFS 不再陌生,以后在饭桌上讨论该话题时,也能与朋友交涉两嗓子啦。

不过这还只是了解了海量数据怎么存储,那如何从海量数据存储中,快速计算出我们想要的结果呢?

面对海量数据的计算,谷歌再次创新,推出了 MapReduce 编程模型及实现。

MapReduce 主要是采取分而治之的思想,通俗地讲,主要是将一个大规模的问题,分成多个小规模的问题,把多个小规模问题解决,然后再合并小规模问题的结果,就能够解决大规模的问题。

也有人说 MapReduce 就像光头强的锯子和锤子,世界上的万事万物都可以先锯几下,然后再锤几下,就能轻松搞定,至于锯子怎么锯,锤子怎么锤,那就是个人的手艺了。

这么解释不免显得枯燥乏味,我们不妨换种方式,走进生活真实感受 MapReduce。

斗地主估计大家都玩过,每次开玩之前,都会统计一副牌的张数到底够不够,最快的步骤莫过于:分几份给大家一起数,最后大家把数累加,算总张数,接着就可以愉快地玩耍啦... ...这不就是分而治之的思想吗?!不得不说架构思想来源于人们的生活!

再举个不太贴切的例子来感受MapReduce 背后的运转流程,估计很多人掰过玉米,每当玉米成熟的季节,地主家就开始忙碌起来。

首先地主将一亩地的玉米分给处于空闲状态的长工来处理;专门负责掰玉米的长工领取任务,开始掰玉米操作(Map 操作),并把掰好的玉米放到在麻袋里(缓冲区),麻袋装不下时,会被装到木桶中(溢写),木桶被划分为蓝色的生玉米木桶、红色的熟玉米木桶(分区),地主通知二当家来“收”属于自己的那部分玉米,二当家收到地主的通知后,就到相应的长工那儿“拿回”属于自己的那部分玉米(Fetch 操作),二当家对收取的玉米进行处理(Reduce 操作),并把处理后的结果放入粮仓。

一个不太贴切的生活体验 + 一张画得不太对的丑图 = 苦涩难懂的技术,也不知道这样解释,你了解了多少?不过如果以后再谈大数据,知道 MapReduce 这个词的存在,那这次的分享就算成功(哈哈)。

MapReduce 解决了海量数据的计算问题,可谓是力作,但谷歌新的业务需求一直在不断出现。众所周知,谷歌要存储爬取的海量网页,由于网页会不断更新,所以要不断地针对同一个 URL 进行爬取,那么就需要能够存储一个 URL 不同时期的多个版本的网页内容。谷歌面临很多诸如此类的业务场景,面对此类头痛的需求,该怎么办?

谷歌重磅打造了一款类似以“URL + contents + time stamp”为 key,以“html 网页内容”为值的存储系统,于是就有了 BigTable 这个键值系统的存在(本文不展开详述)。

至此,两个头痛的问题就算解决了。面对海量数据存储难题,谷歌推出了分布式文件系统 GFS、结构化存储系统 BigTable;面对海量数据的计算难题,谷歌推出了 MapReduce。

不过静下来想想,GFS 也好、MapReduce 也罢,无非都是秉承了大道至简、一人掌权、其它人办事、人多力量大的设计理念。另外画龙画虎难画骨,建议闲暇之余也多些思考:为什么架构要这么设计?架构设计的目标到底是如何体现的?

基于谷歌的“三驾马车”,出现了一大堆开源的轮子,不得不说谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代。了解了谷歌的“三驾马车”的设计理念后,再去看这些开源的轮子,应该会比较好上手。

好了,门外汉“撩”大数据就聊到这儿吧,希望通过上文的分享能够了解几个关键词:大道至简、衍化至繁、谷歌三驾马车(GFS、MapReduce、BigTable)、痛则思变、开源轮子。

白头:番外篇

扯淡:不妨换一种态度

本文至此也即将接近尾声,最后是番外篇~

首先,借用日本剑道学习心诀“守、破、离”,希望我们一起做一个精进的人。

最后,在有限的时间内要多学习,不要停下学习的脚步,在了解和使用已经有的成熟技术之时,更要多思考,开创适合自己工作场景的解决方案。

文章来源:宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第6期-宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛《揭秘:“撩”大数据的正确姿势》

分享者:宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛

原文首发于公号-野指针


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