可扩展的有状态服务

喜欢ヅ旅行 2022-12-05 12:09 205阅读 0赞

一直以来，无状态服务(Stateless Service)在架构设计中都被当作铁律，因为无状态的服务很容易横向扩展，只需要在负载均衡之后增加节点就可以处理更多请求。但是，无状态服务也不是完美无缺的，其中一个缺点就是和数据层之间的请求延迟，以及为了解决这种延迟增加缓存所带来的复杂性和一致性问题。

有没有想过引入“有状态服务”（stateful service）来解决问题？在网上查一查，你会发现很少有人提及有状态服务，Wikipedia甚至都没有这个词条。

Caitiff McCaffrey是Twitter的资深工程师，她在StrangeLoop大会上发表了主题为“构建可扩展的有状态服务”的演讲，不但厘清了有状态服务的基本理念，也列举了微软、Facebook以及Uber等公司使用有状态服务的多个案例作为佐证。也许她的演讲可以为我们带来一些启示。

在读下去之前，有一些基本的分布式系统概念是需要理解的，如果你对这些概念还不熟悉，不妨自行Google一下：

*  Sticky Session
 *  Data Locality
 *  CAP Theorem
 *  AP/CP System
 *  Cluster Membership
 *  Consensus Protocol
 *  Gossip protocols
 *  Consistent Hashing
 *  Back Pressure
 *  DHT(Distributed Hashtable)
 *  StopTheWorld（Garbage Collection）

我们先来回顾一下众所周知的无状态服务：把所有数据放在数据库中，就可以在服务层横向扩展；但是当流量不断上升，总有一天会突破数据库处理能力的极限，于是我们对数据库做分片（sharding），或者转向NoSQL数据库，希望通过牺牲强一致性来提高可用性。这时，不可避免地，一些数据库的逻辑就要渗透到应用层中。

另一方面，我们考虑一下无状态服务的过程：用户向服务层发送请求，服务层处理请求的节点A从数据库加载数据，返回给用户，当用户发下一个请求的时候，可能会分配到另一个服务节点B，节点B需要去数据库重新加载数据，此时A节点的数据被抛弃。这个反复加载数据的过程其实很浪费，尤其对于频繁交互的应用（比如游戏，和一些重交互的网络应用）来说尤其如此。

## **Stateful的好处** ##

首先要强调的是，Stateful并不是灵丹妙药，大多数场景下，我们仍然需要无状态的服务以及横向扩展能力。但有状态服务的确有两个明显的优点：

1.  Data Locality（数据本地化）。在有状态服务中，当客户端第一次发出请求时，服务仍然需要到数据库加载数据，但是自此以后，数据将会保存在节点本地，这个客户端下一个请求必须由同一个节点处理，这种模式就节省了很多数据网络传输。即使数据库服务已经停止，服务节点仍然能够独立处理请求。  
    图
2.  有状态服务有更高的可用性（A）和更强的一致性（C）。在CAP三个属性中，我们只能选择CP系统或者AP系统，如果我们选择AP，就要在一致性上作出让步。但是这个让步本身也有程度上的差别，对于有状态的服务来说，由于采用了Sticky Session（即一个用户的数据都在一个固定节点上），一致性会更强。见下图（对于其中一致性的各种级别请自行查阅）：

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除此以外，Sticky Session还有一个工程上的好处，对于开发分布式系统的工程师来说，因为不需要担心数据加载到不同节点、缓存层次带来的一致性问题，一个用户只和一台服务器交互，这个模型更加容易理解，更容易编程实现。

## **怎样实现？** ##

如何实现Sticky Session？

第一种显而易见的方法就是长连接（HTTP或者TCP），这个方式简单易行，但是缺点在于不稳定，一旦连接断开，Sticky Session也就结束了。另外，由于各个用户产生的负载并不相同，有一些节点会承受过高负载（热节点），因此，必须实现反向压力（Back Pressure），当一个节点无法承受负载时，可以有选择性地断开一些连接，让一些用户连接到其他轻负载节点上。

另一种更好的办法就是实现集群内部路由。客户端仍然可以连接任何一个节点，由这个节点负责把请求路由到含有用户数据的节点上。为了实现这种方案，需要集群具有两种能力：

*  集群归属(Cluster Membership) - 集群中有哪些节点？生存状态如何？
 *  负载分配(Workload Distribution)

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**集群归属**

Membership可以有几种类型：静态、Gossip以及一致性（Consensus）系统。

1.  静态系统最为简单，可以用一个配置文件来维护各个节点的地址，然后把这个文件部署在集群中每个节点上。缺点也显而易见：运维困难，难于扩展。当节点宕机或者增加节点的时候，都要更新配置，重启整个集群。对于需要保证高可用的服务来说，这是不可接受的。动态的集群归属能增加运维的灵活性。
2.  Gossip协议就是让各个节点之间互相散播消息来维护集群状态，每个节点都有自己独立的World State，并根据接受的消息更新。在达到稳定状态以后，所有的节点会拥有一致的World State。但是当出现网络中断、增加、减少节点的时候，节点本地的World State就会出错。这涉及一个设计上的取舍：因为不需要一致性协议的协调过程，这个方法的可用性更高，但是代价就是代码需要处理路由到错误节点带来的不确定性。
3.  一致性协议。当前有很多开源的一致性协议实现，比如ZooKeeper／Etcd等。一致性系统能保证集群归属信息的准确和及时更新，但是问题在于协调的效率较低。所以除非绝对必要，不建议采用这种方案。

**负载分配**

把工作分配给集群中的节点大概有三种方式：

1. 随机分配给任意节点。用这种方式，写请求可以由任意节点处理，但是读请求需要向每一个节点发出查询。严格来说，这不是Sticky Session，但是实际中往往很有效。

2. 一致性Hash。可以通过SessionID或者UserID的Hash值来决定处理节点。一致性Hash会把请求ID映射到一个圆上，在圆上顺时针移动，遇到第一个节点就是处理请求的节点（具体实现请查阅Wikipedia）。这种分配方式是确定性的，带来的问题就是热节点：很多请求可能被分配到一个节点上，导致节点过载，由于确定性的分配方式，不能把负载转移到其他节点。所以，每台节点的计算资源都要留足余量（headroom），以降低过载的可能性。

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3. 分布式Hashtable。用一个分布式的Hashtable来维护、查询请求分配的节点，用这种方式，当一个节点宕机或者过载的时候，可以更改Hashtable把负载重新分配到其他节点。

## **真实案例** ##

**Facebook Scuba**

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Scuba是Facebook实现的一个分布式内存数据库。它使用了静态的集群归属，负载分配使用了随机的分配策略，读请求需要查询集群中的每个节点。因为在真实环境中，不可能保证所有节点都同时在线，所以用户的读请求不一定能返回所有数据，他们的做法是返回查询到的数据，以及数据的完整程度（百分比），由客户端决定这些数据是否足够。

**Uber Ringpop**

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Ringpop是一个基于node的应用层分片协议。仔细考虑一下Uber的服务，你发现它很适合根据地理位置分片处理，把一个位置用户的请求发送到一个固定的节点上，并在这个节点上维护行程信息。Ringpop使用Gossip协议维护集群归属，并使用一致性Hash来分配负载。为了避免热节点问题，必须保证每个节点有足够处理能力。

**Microsoft Orleans**

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Orleans是一个基于Actor的分布式系统运行时，Halo 4这个游戏就是基于Orleans开发的。Orleans采用Gossip协议维护归属信息，负载分配采用了一致性Hash和DHT相结合的方式。用户的ID经过一致性Hash映射到一个节点，这个节点保存了这个用户对应的DHT，再查询DHT定位到处理用户请求的Actor位置。对这个项目感兴趣的，尤其是做游戏开发的同学可以关注一下这个开源项目，可以参见文末参考链接。

## **需要注意的问题** ##

**不受限的数据结构**

注意不要使用不受限的队列和内存数据结构，有状态的服务更容易出现OutOfMemory的问题，或者垃圾回收器会StopTheWorld。在无状态的服务中，很多数据结构都是伴随请求的生命周期产生和消失的，内存在请求结束以后就会被垃圾回收，所以即使段时间内存不足，也不会有很大影响。但是在有状态服务中，很多session的时间很长，会累积大量数据，代码必须对这种可能性加以防范。

**内存管理**

同上一条，因为很多数据会长时间驻留内存，会给垃圾回收机制带来很多影响：对于垃圾回收器来说，回收很老的一代（Generation）内存代价是比较大的。你需要对垃圾回收器做性能的调优，或者干脆使用不需要GC的技术（比如C++）。

**重新载入数据**

大部分时候，有状态服务是不需要重载数据的。有三个例外：

1.  第一次连接。这时候往往加载数据很耗时，所有数据要从数据库读出，所以为了用户体验，第一个请求不要加载太多数据；另外，即使第一个请求加载数据超时，也不要停止加载，因为客户端总会再次连接，而第二次连接的响应速度会很快，因为数据已经读入本地内存。
2.  崩溃恢复，这时候可能需要预加载一些数据。
3.  部署新代码，每次部署新代码需要重启服务并加载所有数据。对于使用确定性负载分配的方案，这会是一个问题。 这里值得一提的是Facebook部署新代码时采取的一个聪明的技巧。Facebook的服务重启以后加载数据，由于数据量巨大，可能需要几个小时的时间，这对于快速上线新代码非常不利。他们采用了一个方法，分离了内存和进程的生命周期：在部署新代码的时候，原进程停止服务，开始把数据转移到共享内存中，然后退出，在启动新进程以后，可以直接拷贝共享内存到程序中，在几分钟内快速开始提供服务。

## **总结** ##

1.  关于集群归属和负载分配的策略，并没有一个“最好”的方案，需要根据需求做出权衡。
2.  尽管Stateful是一个比较新的概念，没有必要害怕尝试，很多知名企业都有成功经验。
3.  多读论文。其实关于Stateful的很多理念并不是最近发明的，这个演讲中很多方案都来自于60/70年代的论文，都是已经解决的问题，不要重复发明轮子。

**参考**

[https://www.youtube.com/watch?v=H0i\_bXKwujQ][https_www.youtube.com_watch_v_H0i_bXKwujQ]

[CaitieM20/Talks][CaitieM20_Talks]

[Making the Case for Building Scalable Stateful Services in the Modern Era - High Scalability -][]

[The Case for Building Scalable Stateful Services][]

[https://research.facebook.com/publications/456106467831449/scuba-diving-into-data-at-facebook/][https_research.facebook.com_publications_456106467831449_scuba-diving-into-data-at-facebook]

[uber/ringpop-node][uber_ringpop-node]

[Orleans - Virtual Actors - Microsoft Research][]

[dotnet/orleans][dotnet_orleans]

[Creating scalable backends for games using open source Orleans framework][]

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[https_www.youtube.com_watch_v_H0i_bXKwujQ]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/watch%3Fv%3DH0i_bXKwujQ
[CaitieM20_Talks]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/CaitieM20/Talks/tree/master/ScalingStatefulServices
[Making the Case for Building Scalable Stateful Services in the Modern Era - High Scalability -]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//highscalability.com/blog/2015/10/12/making-the-case-for-building-scalable-stateful-services-in-t.html
[The Case for Building Scalable Stateful Services]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//news.ycombinator.com/item%3Fid%3D10378219
[https_research.facebook.com_publications_456106467831449_scuba-diving-into-data-at-facebook]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//research.facebook.com/publications/456106467831449/scuba-diving-into-data-at-facebook/
[uber_ringpop-node]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/uber/ringpop-node
[Orleans - Virtual Actors - Microsoft Research]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//research.microsoft.com/en-us/projects/orleans/
[dotnet_orleans]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/dotnet/orleans
[Creating scalable backends for games using open source Orleans framework]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.gamasutra.com/blogs/AshkanSaeediMazdeh/20151008/255588/Creating_scalable_backends_for_games_using_open_source_Orleans_framework.php