第二部分：分散式資料

一個成功的技術，現實的優先順序必須高於公關，你可以糊弄別人，但糊弄不了自然規律。

—— 羅傑斯委員會報告（1986）

在本書的 第一部分 中，我們討論了資料系統的各個方面，但僅限於資料儲存在單臺機器上的情況。現在我們到了 第二部分，進入更高的層次，並提出一個問題：如果 多臺機器 參與資料的儲存和檢索，會發生什麼？

你可能會出於各種各樣的原因，希望將資料庫分佈到多臺機器上：

• 可伸縮性

  如果你的資料量、讀取負載、寫入負載超出單臺機器的處理能力，可以將負載分散到多臺計算機上。

• 容錯 / 高可用性

  如果你的應用需要在單臺機器（或多臺機器，網路或整個資料中心）出現故障的情況下仍然能繼續工作，則可使用多臺機器，以提供冗餘。一臺故障時，另一臺可以接管。

• 延遲

  如果在世界各地都有使用者，你也許會考慮在全球範圍部署多個伺服器，從而每個使用者可以從地理上最近的資料中心獲取服務，避免了等待網路資料包穿越半個世界。

伸縮至更高的載荷

如果你需要的只是伸縮至更高的 載荷（load），最簡單的方法就是購買更強大的機器（有時稱為 垂直伸縮，即 vertical scaling，或 向上伸縮，即 scale up）。許多處理器，記憶體和磁碟可以在同一個作業系統下相互連線，快速的相互連線允許任意處理器訪問記憶體或磁碟的任意部分。在這種 共享記憶體架構（shared-memory architecture） 中，所有的元件都可以看作一臺單獨的機器 [^i]。

[^i]: 在大型機中，儘管任意處理器都可以訪問記憶體的任意部分，但總有一些記憶體區域與一些處理器更接近（稱為 非均勻記憶體訪問（nonuniform memory access, NUMA）【1】）。 為了有效利用這種架構特性，需要對處理進行細分，以便每個處理器主要訪問臨近的記憶體，這意味著即使表面上看起來只有一臺機器在執行，分割槽（partitioning） 仍然是必要的。

共享記憶體方法的問題在於，成本增長速度快於線性增長：一臺有著雙倍處理器數量，雙倍記憶體大小，雙倍磁碟容量的機器，通常成本會遠遠超過原來的兩倍。而且可能因為存在瓶頸，並不足以處理雙倍的載荷。

共享記憶體架構可以提供有限的容錯能力，高階機器可以使用熱插拔的元件（不關機更換磁碟，記憶體模組，甚至處理器）—— 但它必然囿於單個地理位置的桎梏。

另一種方法是 共享磁碟架構（shared-disk architecture），它使用多臺具有獨立處理器和記憶體的機器，但將資料儲存在機器之間共享的磁碟陣列上，這些磁碟透過快速網路連線 [^ii]。這種架構用於某些資料倉庫，但競爭和鎖定的開銷限制了共享磁碟方法的可伸縮性【2】。

[^ii]: 網路附屬儲存（Network Attached Storage, NAS），或 儲存區網路（Storage Area Network, SAN）

無共享架構

相比之下，無共享架構【3】（shared-nothing architecture，有時被稱為 水平伸縮，即 horizontal scaling，或 向外伸縮，即 scaling out）已經相當普及。在這種架構中，執行資料庫軟體的每臺機器 / 虛擬機器都稱為 節點（node）。每個節點只使用各自的處理器，記憶體和磁碟。節點之間的任何協調，都是在軟體層面使用傳統網路實現的。

無共享系統不需要使用特殊的硬體，所以你可以用任意機器 —— 比如價效比最好的機器。你也許可以跨多個地理區域分佈資料從而減少使用者延遲，或者在損失一整個資料中心的情況下倖免於難。隨著雲端虛擬機器部署的出現，即使是小公司，現在無需 Google 級別的運維，也可以實現異地分散式架構。

在這一部分裡，我們將重點放在無共享架構上。它不見得是所有場景的最佳選擇，但它是最需要你謹慎從事的架構。如果你的資料分佈在多個節點上，你需要意識到這樣一個分散式系統中約束和權衡 —— 資料庫並不能魔術般地把這些東西隱藏起來。

雖然分散式無共享架構有許多優點，但它通常也會給應用帶來額外的複雜度，有時也會限制你可用資料模型的表達力。在某些情況下，一個簡單的單執行緒程式可以比一個擁有超過 100 個 CPU 核的叢集表現得更好【4】。另一方面，無共享系統可以非常強大。接下來的幾章，將詳細討論分散式資料會帶來的問題。

複製 vs 分割槽

資料分佈在多個節點上有兩種常見的方式：

• 複製（Replication）

  在幾個不同的節點上儲存資料的相同副本，可能放在不同的位置。 複製提供了冗餘：如果一些節點不可用，剩餘的節點仍然可以提供資料服務。 複製也有助於改善效能。 第五章 將討論複製。

• 分割槽 (Partitioning)

  將一個大型資料庫拆分成較小的子集（稱為 分割槽，即 partitions），從而不同的分割槽可以指派給不同的 節點（nodes，亦稱 分片，即 sharding）。 第六章 將討論分割槽。

複製和分割槽是不同的機制，但它們經常同時使用。如 圖 II-1 所示。

圖 II-1 一個數據庫切分為兩個分割槽，每個分割槽都有兩個副本

理解了這些概念，就可以開始討論在分散式系統中需要做出的困難抉擇。第七章 將討論 事務 (Transaction)，這對於瞭解資料系統中可能出現的各種問題，以及我們可以做些什麼很有幫助。第八章 和 第九章 將討論分散式系統的根本侷限性。

在本書的 第三部分 中，將討論如何將多個（可能是分散式的）資料儲存整合為一個更大的系統，以滿足複雜的應用需求。 但首先，我們來聊聊分散式的資料。

索引

1. 複製
2. 分割槽
3. 事務
4. 分散式系統的麻煩
5. 一致性與共識

參考文獻

1. Ulrich Drepper: “What Every Programmer Should Know About Memory,” akka‐dia.org, November 21, 2007.
2. Ben Stopford: “Shared Nothing vs. Shared Disk Architectures: An Independent View,” benstopford.com, November 24, 2009.
3. Michael Stonebraker: “The Case for Shared Nothing,” IEEE Database EngineeringBulletin, volume 9, number 1, pages 4–9, March 1986.
4. Frank McSherry, Michael Isard, and Derek G. Murray: “Scalability! But at What COST?,” at 15th USENIX Workshop on Hot Topics in Operating Systems (HotOS),May 2015.