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导读:今天分享的刘嘉题目是Alluxio元数据和数据的同步 ,从设计实现和优化的设计实现角度进行讨论。主要包括以下几个方面的和优化角内容 :
01
Alluxio简介
Alluxio是云原生的数据编排平台 ,通过解耦计算和存储层,度浅在中间产生了一个数据编排层 ,元数负责对上层计算应用隐藏底层的据同时间细节 。Alluxio提供了统一的刘嘉存储命名空间,在中间层提供了缓存和其他数据管理功能 。设计实现在下图可以看到有Spark、和优化角Hive 、度浅Map reduce这一类传统的元数Hadoop大数据计算应用 、Presto 这种OLAP类型的据同数据分析,还有像Tensorflow 、刘嘉Pytorch这样的设计实现AI应用 。存储层比较丰富,和优化角包括各种各样的存储 。
图1 Alluxio简介
下面是Alluxio用户列表 ,这些公司都公开展示了Alluxio的使用场景 。通过粗略分类,看到非常多的行业,包括互联网、金融、电子商务、娱乐 、电信等 。感兴趣的同学可以关注公众号 ,上面有相关文章的汇总 。
图2 Alluxio的用户展示
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02
Alluxio数据挂载
这部分将首先回顾Alluxio如何通过数据挂载实现统一编排层;之后讨论Alluxio如何和底层存储保持一致;介绍元数据和数据同步功能;Alluxio的时间原理和优化;最后对不同场景的推荐配置给出建议 。
1. Alluxio统一的数据命名空间
首先介绍数据挂载这个功能 。Alluxio通过把底层存储挂载到Alluxio层上,实现了统一的数据命名空间 。
图3 Alluxio统一命名空间
上图的例子中Alluxio挂载了HDFS和对象存储 。Alluxio的文件系统树就是由左右两棵树合成,形成了一个虚拟文件系统的文件系统树。它可以支持非常多的底层存储系统,统一把它们称作Under File System。称为Under是因为它们都处于Alluxio的抽象层下。Alluxio支持各种各样不同的底层存储系统,比如不同版本的HDFS,支持NFS, Ceph, Amazon S3, Google Cloud之类不同的对象存储。除此之外还支持非常多其他类型的对象存储,比如微软Azure 、阿里 、华为 、腾讯,也包括国内其他供应商,如七牛对象存储。左下图中的例子是在自己的电脑上运行Alluxio ,可以挂载不同的存储,比如挂载HDFS,另外还可以挂载不同版本的HDFS ,挂载对象存储,挂载网盘。
2. Alluxio挂载点
Alluxio的统一命名空间 ,实际就是把挂载合成了一个Alluxio的虚拟层 。Alluxio的挂载点可以粗略分成两种 :
图4 Alluxio挂载点
根挂载点直接挂在根节点上 ,组成了Alluxio的根节点。如果没有根节点,无法产生,继续形成下面的结构 。所以要求在配置文件里面定义根挂载点 ,系统启动的时候就进行挂载 ,不挂载就没有办法启动 。
嵌套挂载点比较灵活 ,可以通过指令进行挂载。通过这个命令行,发出通知,做挂载的操作。同样地,可以挂载,也可以卸载,就是把Mount换成Unmount 。嵌套挂载点是嵌套在目录的下面,可以挂在某个部分下面 ,不一定挂载在根节点下面。这里有个要求,即两个嵌套点的树不能互相覆盖,这样带来的好处是比较灵活 。如果根挂载点将来需要更换 ,为了避免需要改配置和重启服务 ,可以使用一个dummy的根挂载点,比如就挂载在本地路径下面 ,不使用它,且不在它下面创建任何文件 ,它存在的唯一目的就是可以启动Alluxio服务。然后在此基础上 ,把所有要管理的存储,都以嵌套挂载点的方式挂载上去。之后如果要改变,就直接卸载更换为其它挂载点,这样就很灵活。所有挂载和挂载操作 ,都会记录在日志里,重启系统,并重启服务之后 ,无需再手动操作。
3. Alluxio策略化数据管理
图5 Alluxio策略化数据管理
挂载操作有一个进阶版操作,目前只包含在商业版本里面。所做的事情就是让用户可以把两个存储挂载到同一个路径下 ,可以互相覆盖 。同时通过配置读写策略,定义读写文件到哪个存储里,并给出操作的先后顺序。同时Alluxio有一个迁移策略,让文件可以自动在Alluxio的管理下 ,在多个存储之间进行迁移 。例如 ,把HDFS和对象存储同时挂载到同一路径下,上层用户只能看到这样一棵树,但是实际上背后有两个不同的存储。通过配置 ,让Alluxio把HDFS的数据,根据一些规则 ,定期迁移进S3,例如规定将超过七天的数据,认定是不常用到的冷数据之后,把它从HDFS的集群拿出来,迁移到S3,节省HDFS的存储空间。
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03
Alluxio底层存储一致性
在把底层存储挂载到Alluxio的统一命名空间上之后,如何保持Alluxio和底层存储的一致性 ?我们在这一部分进行分析。
图6 Alluxio与一致性
Alluxio和底层存储的一致性 ,要从Alluxio命名空间中文件的来源说起 。文件的操作分为两类:
一致性可以分为两个部分:
下面先看写数据的一致性。
1. Alluxio写文件流程
首先Alluxio写文件的流程可以把它抽象成两步。第一步是客户端到Alluxio,第二步是Alluxio到UFS。
图7 Alluxio写文件流程
其中的每一步都可以抽象成下面的三个步骤 :
同样Alluxio到存储系统也可以同样地抽象提取 。
客户端和Alluxio之间,主要流程分三步 :
同样Alluxio到存储系统也抽象成三步。不同存储系统的抽象和具备的一致性,都不同,此处进行抽象只是为了便于理解。比如要求强一致性保证 ,但是很多对象存储,给的一致性保证会弱很多 ,比如写进去之后不能马上读到这个数据。在这里 ,不考虑这种本身的不一致性的问题 。假设Alluxio向存储提交了之后,就能保证存储端的文件就是需要的样子。
Alluxio为了满足不同的需求 ,设计了几种不同的写策略,下面逐一分析写策略的流程以及带来的数据一致性保证。
2. Must-Catch写模式
图8 Alluxio :MUST_CACHE写模式
首先是常用的MUST_CACHE模式 。在这种模式下,只会写Alluxio缓存不写UFS。这个模式分为三步:
首先客户端会向Alluxio 发出创建文件请求,创建的文件只是一个空文件 ,作为一个占位;
之后Alluxio Worker实现具体数据的写操作 ,具体数据会被分割成多个数据块,作为Block存在于Alluxio Storage里面。
在缓存写之后 ,客户端对Master做提交文件的请求 ,告诉Master写了这些数据块,写到Worker ,然后更新对应的元数据,也知道了这些数据块和Worker所对应的位置 。
在这样的流程之后 ,Alluxio不会向UFS创建这个文件,也不会写这个文件 ,所以Alluxio和UFS之间的元数据和数据都不一致。
3. Through写模式
图9 Alluxio:Through写模式
THROUGH的写模式有所不同,这里同样的 createfile() 发出一个请求 ,然后找Worker写数据。Worker会做三件事 :
在第二步结束后 ,客户端会向Alluxio 提交这个文件 。因为Alluxio 的提交是发生在文件写完了之后 ,所以 ,Alluxio和UFS此时的元数据是一致的 。因为没有数据缓存,所以也不存在数据一致性的问题 。
Alluxio的缓存是在需要读之后才会产生 ,而这种THROUGH模式是比较适合用来写已知不再会被Alluxio读取的数据 。所以在这种情况下 ,元数据是一致的,也不存在数据不一致的问题 。
4. CACHE_THROUGH写模式
下面的CACHE_THROUGH模式就是前面两种模式的结合。
图10 Alluxio :CATCH_THROUGH写模式
唯一的不同点是在第二步,写缓存的同时又写了UFS 。在这两个都成功之后 ,第二步才会成功,之后客户端才会做提交操作。同样的道理 ,因为Alluxio在UFS更新之后才更新,所以两者的元数据和数据都是一致的。
5. ASYNC_THROUGH写模式
最后是ASYNC_THROUGH异步写模式 ,和前面的模式唯一的区别是第二步中的UFS写变成了异步,放在了第四步。