请问你知道分布式系统设计模式的最低水位线思想么?

最低水位线(Low-Water Mark)

最低水位线是指在 WAL(Write Ahead Log)预写日志这种设计模式中,标记在这个位置之前的日志可以被丢弃。

问题背景

WAL(Write Ahead Log)预写日志维护了对于存储的每次更新,随着时间不断增长,这个日志文件会变得无限大。Segmented Log 分割日志这种设计模式可以让我们每次只处理一个更小的文件,但是日志如果不清理,会无休止增长以至于硬盘被占满。

解决方案

最低水位线这种设计模式会告诉系统哪一部分的日志可以被删除了,即在最低水位线之前的所有日志可以被清理掉。一般的方式是,程序内有一个线程运行一个定时任务,不断地检查哪一部分的日志可以被清理并且删除这些日志文件。

this.logCleaner = newLogCleaner(config);
this.logCleaner.startup();

这里的 LogCleaner 可以用定时任务实现:

public void startup() {
    scheduleLogCleaning();
}

private void scheduleLogCleaning() {
    singleThreadedExecutor.schedule(() -> {
        cleanLogs();
    }, config.getCleanTaskIntervalMs(), TimeUnit.MILLISECONDS);
}

基于快照的最低水位线实现以及示例

大部分的分布式一致性系统(例如 Zookeeper(ZAB 简化 paxos协议),etcd(raft协议)),都实现了快照机制。在这种机制下,他们的存储引擎会定时的进行全量快照,并且记录下快照对应的日志位置,将这个位置作为最低水位线。

//进行快照
public SnapShot takeSnapshot() {
    //获取最近的日志id
    Long snapShotTakenAtLogIndex = wal.getLastLogEntryId();
    //利用这个日志 id 作为标识,生成快照
    return new SnapShot(serializeState(kv), snapShotTakenAtLogIndex);
}

当生成了快照并成功存储到了磁盘上,对应的最低水位线将用来清理老的日志:

//根据位置获取这个位置之前的所有日志文件
List<WALSegment> getSegmentsBefore(Long snapshotIndex) {
    List<WALSegment> markedForDeletion = new ArrayList<>();
    List<WALSegment> sortedSavedSegments = wal.sortedSavedSegments;
    for (WALSegment sortedSavedSegment : sortedSavedSegments) {
        //如果这个日志文件的最新log id 小于快照位置,证明可以被清理掉
        if (sortedSavedSegment.getLastLogEntryId() < snapshotIndex) {
            markedForDeletion.add(sortedSavedSegment);
        }
    }
    return markedForDeletion;
}

zookeeper 中的最低水位线实现

定时任务位于DatadirCleanupManagerstart方法:

public void start() {
    //只启动一次
    if (PurgeTaskStatus.STARTED == purgeTaskStatus) {
        LOG.warn("Purge task is already running.");
        return;
    }
    //检查定时间隔有效性
    if (purgeInterval <= 0) {
        LOG.info("Purge task is not scheduled.");
        return;
    }
    //启动定时任务
    timer = new Timer("PurgeTask", true);
    TimerTask task = new PurgeTask(dataLogDir, snapDir,snapRetainCount);
    timer.scheduleAtFixedRate(task, 0, TimeUnit.HOURS.toMillis(purgeInterval));
    purgeTaskStatus = PurgeTaskStatus.STARTED;
}

核心方法为PurgeTxnLogpurge方法:

public static void purge(File dataDir, File snapDir, int num) throws IOException {
    //保留的snapshot数量不能超过3
    if (num < 3) {
        throw new IllegalArgumentException(COUNT_ERR_MSG);
    }

    FileTxnSnapLog txnLog = new FileTxnSnapLog(dataDir, snapDir);
    //统计文件数量
    List<File> snaps = txnLog.findNValidSnapshots(num);
    int numSnaps = snaps.size();
    if (numSnaps > 0) {
        //利用上一个文件的日志偏移,清理log文件和snapshot文件
        purgeOlderSnapshots(txnLog, snaps.get(numSnaps - 1));
    }
}

static void purgeOlderSnapshots(FileTxnSnapLog txnLog, File snapShot) {
    //名字包括开头的zxid,就是代表了日志位置
    final long leastZxidToBeRetain = Util.getZxidFromName(snapShot.getName(), PREFIX_SNAPSHOT);
    final Set<File> retainedTxnLogs = new HashSet<File>();
    retainedTxnLogs.addAll(Arrays.asList(txnLog.getSnapshotLogs(leastZxidToBeRetain)));
    class MyFileFilter implements FileFilter {

        private final String prefix;
        MyFileFilter(String prefix) {
            this.prefix = prefix;
        }
        public boolean accept(File f) {
            if (!f.getName().startsWith(prefix + ".")) {
                return false;
            }
            if (retainedTxnLogs.contains(f)) {
                return false;
            }
            long fZxid = Util.getZxidFromName(f.getName(), prefix);
            //根据文件名称代表的zxid,过滤出要删除的文件
            return fZxid < leastZxidToBeRetain;
        }

    }
    //筛选出符合条件的 log 文件和 snapshot 文件
    File[] logs = txnLog.getDataDir().listFiles(new MyFileFilter(PREFIX_LOG));
    List<File> files = new ArrayList<>();
    if (logs != null) {
        files.addAll(Arrays.asList(logs));
    }
    File[] snapshots = txnLog.getSnapDir().listFiles(new MyFileFilter(PREFIX_SNAPSHOT));
    if (snapshots != null) {
        files.addAll(Arrays.asList(snapshots));
    }
    //进行删除
    for (File f : files) {
        final String msg = String.format(
            "Removing file: %s\t%s",
            DateFormat.getDateTimeInstance().format(f.lastModified()),
            f.getPath());

        LOG.info(msg);
        System.out.println(msg);

        if (!f.delete()) {
            System.err.println("Failed to remove " + f.getPath());
        }
    }

}

那么是什么时候 snapshot 呢?查看SyncRequestProcessorrun方法,这个方法时处理请求,处理请求的时候记录操作日志到 log 文件,同时在有需要进行 snapshot 的时候进行 snapshot:

public void run() {
    try {
        //避免所有的server都同时进行snapshot
        resetSnapshotStats();
        lastFlushTime = Time.currentElapsedTime();
        while (true) {
            //获取请求代码省略
            // 请求操作纪录成功
            if (!si.isThrottled() && zks.getZKDatabase().append(si)) {
                //是否需要snapshot
                if (shouldSnapshot()) {
                    //重置是否需要snapshot判断相关的统计
                    resetSnapshotStats();
                    //另起新文件
                    zks.getZKDatabase().rollLog();
                    //进行snapshot,先获取锁,保证只有一个进行中的snapshot
                    if (!snapThreadMutex.tryAcquire()) {
                        LOG.warn("Too busy to snap, skipping");
                    } else {
                        //异步snapshot
                        new ZooKeeperThread("Snapshot Thread") {
                            public void run() {
                                try {
                                    zks.takeSnapshot();
                                } catch (Exception e) {
                                    LOG.warn("Unexpected exception", e);
                                } finally {
                                    //释放锁
                                    snapThreadMutex.release();
                                }
                            }
                        }.start();
                    }
                }
            } 
            //省略其他
        }
    } catch (Throwable t) {
        handleException(this.getName(), t);
    }
}

resetSnapshotStats()设置随机起始位,避免集群内所有实例同时进行 snapshot:

private void resetSnapshotStats() {
    //生成随机roll,snapCount(默认100000)
    randRoll = ThreadLocalRandom.current().nextInt(snapCount / 2);
    //生成随机size,snapSizeInBytes(默认4GB)
    randSize = Math.abs(ThreadLocalRandom.current().nextLong() % (snapSizeInBytes / 2));
}

shouldSnapshot()根据启动时设置的随机起始位以及配置,判断是否需要 snapshot

private boolean shouldSnapshot() {
    //获取日志计数
    int logCount = zks.getZKDatabase().getTxnCount();
    //获取大小
    long logSize = zks.getZKDatabase().getTxnSize();
    //当日志个数大于snapCount(默认100000)/2 + 随机roll,或者日志大小大于snapSizeInBytes(默认4GB)/2+随机size
    return (logCount > (snapCount / 2 + randRoll))
           || (snapSizeInBytes > 0 && logSize > (snapSizeInBytes / 2 + randSize));
}

``

基于时间的最低水位线实现与示例

在某些系统中,日志不是用来更新系统的状态,可以在一段时间之后删除,并且不用考虑任何子系统这个最低水位线之前的是否可以删除。例如,kafka 默认保留 7 天的 log,RocketMQ 默认保留 3 天的 commit log。

RocketMQ中最低水位线实现

DefaultMeesageStoreaddScheduleTask()方法中,定义了清理的定时任务:

private void addScheduleTask() {
    this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            DefaultMessageStore.this.cleanFilesPeriodically();
        }
    }, 1000 * 60, this.messageStoreConfig.getCleanResourceInterval(), TimeUnit.MILLISECONDS);
    //忽略其他定时任务
}

private void cleanFilesPeriodically() {
    //清理消息存储文件
    this.cleanCommitLogService.run();
    //清理消费队列文件
    this.cleanConsumeQueueService.run();
}

我们这里只关心清理消息存储文件,即DefaultMessageStoredeleteExpiredFiles方法:

private void deleteExpiredFiles() {
    int deleteCount = 0;
    //文件保留时间,就是文件最后一次更新时间到现在的时间间隔,如果超过了这个时间间隔,就认为可以被清理掉了
    long fileReservedTime = DefaultMessageStore.this.getMessageStoreConfig().getFileReservedTime();
    //删除文件的间隔,每次清理可能不止删除一个文件,这个配置指定两个文件删除之间的最小间隔
    int deletePhysicFilesInterval = DefaultMessageStore.this.getMessageStoreConfig().getDeleteCommitLogFilesInterval();
    //清理文件时,可能文件被其他线程占用,例如读取消息,这时不能轻易删除
    //在第一次触发时,记录一个当前时间戳,当与当前时间间隔超过这个配置之后,强制删除
    int destroyMapedFileIntervalForcibly = DefaultMessageStore.this.getMessageStoreConfig().getDestroyMapedFileIntervalForcibly();

    //判断是否要删除的时间到了
    boolean timeup = this.isTimeToDelete();
    //判断磁盘空间是否还充足
    boolean spacefull = this.isSpaceToDelete();
    //是否是手工触发
    boolean manualDelete = this.manualDeleteFileSeveralTimes > 0;

    //满足其一,就执行清理
    if (timeup || spacefull || manualDelete) {

        if (manualDelete)
            this.manualDeleteFileSeveralTimes--;
        boolean cleanAtOnce = DefaultMessageStore.this.getMessageStoreConfig().isCleanFileForciblyEnable() && this.cleanImmediately;
        fileReservedTime *= 60 * 60 * 1000;
        
        //清理文件
        deleteCount = DefaultMessageStore.this.commitLog.deleteExpiredFile(fileReservedTime, deletePhysicFilesInterval,
            destroyMapedFileIntervalForcibly, cleanAtOnce);
        if (deleteCount > 0) {
        } else if (spacefull) {
            log.warn("disk space will be full soon, but delete file failed.");
        }
    }
}

清理文件的代码MappedFiledeleteExpiredFileByTime方法:

public int deleteExpiredFileByTime(final long expiredTime,
    final int deleteFilesInterval,
    final long intervalForcibly,
    final boolean cleanImmediately) {
    Object[] mfs = this.copyMappedFiles(0);

    if (null == mfs)
        return 0;

    //刨除最新的那个文件
    int mfsLength = mfs.length - 1;
    int deleteCount = 0;
    List<MappedFile> files = new ArrayList<MappedFile>();
    if (null != mfs) {
        for (int i = 0; i < mfsLength; i++) {
            MappedFile mappedFile = (MappedFile) mfs[i];
            long liveMaxTimestamp = mappedFile.getLastModifiedTimestamp() + expiredTime;
            //如果超过了过期时间,或者需要立即清理
            if (System.currentTimeMillis() >= liveMaxTimestamp || cleanImmediately) {
                //关闭,清理并删除文件
                if (mappedFile.destroy(intervalForcibly)) {
                    files.add(mappedFile);
                    deleteCount++;

                    if (files.size() >= DELETE_FILES_BATCH_MAX) {
                        break;
                    }

                    //如果配置了删除文件时间间隔,则需要等待
                    if (deleteFilesInterval > 0 && (i + 1) < mfsLength) {
                        try {
                            Thread.sleep(deleteFilesInterval);
                        } catch (InterruptedException e) {
                        }
                    }
                } else {
                    break;
                }
            } else {
                //avoid deleting files in the middle
                break;
            }
        }
    }

    //从文件列表里面里将本次删除的文件剔除
    deleteExpiredFile(files);

    return deleteCount;
}

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