分布式系统,程序语言,算法设计

分布式系统架构(一)—— Master-Workers 架构

分布式系统有很多经典的套路,也即设计模式。每个设计模式可以解决经典的一类问题,积累的多了,便可以稍加变化,进行取舍,设计出贴合需求的架构组织。但似乎大家在这方面经验分享的不太多,因此之后打算总结一些工作和学习的经验,既是备忘,也希望对大家有些助益。篇幅所限、能力所囿,难以面面俱到,又或疏于精确。不当之处,欢迎指正。

每篇将以概述背景、架构模块、总结延伸来分别解析,本篇是第一篇:Master-Workers 架构。

概述

Master-Workers 架构(粗译为主从架构)是分布式系统中常见的一种组织方式,如 GFS 中的 Master、ChunkServers;MapReduce 中的 Master、Workers。面对分布式系统中一堆分离的机器资源,主从架构是一种最自然、直白的组织方式——就像一群人,有个说了算 leader 进行组织、协调,才能最大化这群人的对外输出能力。

这也是计算机系统中常见的一种分而治之思想的体现。即将一个复杂的系统,拆解成几个相对高内聚、低耦合的子模块,定义清楚其功能边界交互接口,使得系统易于理解、维护和扩展。对于主从架构来说,主(Master) 通常会维护集群元信息、进而依靠这些元信息进行调度,从(Workers) 通常负责具体数据切片(存储系统)的读写或者作为子任务(计算系统)的执行单元。

作者:木鸟杂记 https://www.qtmuniao.com/2021/07/03/distributed/system/1/master/worekrs, 转载请注明出处

架构模块

主从架构系统,通常由单个 Master ,多个 Worker 组成。插一句,这里英文翻译没有用 Slave 的原因是,我觉得 Worker 更中性一些。当然,单个 Master 会有性能瓶颈和可用性问题,通常也有多种解决方案,后面详说。但单个 Master 的好处是显而易见的:Master 作为一个控制节点,而不用处理由多副本带来的一致性问题,大大降低实现难度。

以我更熟悉一点的存储系统架构为例,其架构图通常长这样。

master-workers-architecture.png

除了系统内部的 Master 和 Worker 外,还有使用系统的外部用户。我们通常称之为客户端(Client),Client 通过系统暴露的接口(如 RPC、HTTP)与系统进行交互。

Master

Master 通常会存储系统的元信息,什么是元信息呢?可以理解为集群组织信息在 Master 脑中的一个倒影,或者说视图(View):比如集群有多少 Worker、每个 Worker 有多少剩余容量、负载如何、哪些 Worker 存储了哪些数据等等。

那元信息是怎么收集的呢?主要分两种情况:

  1. 配置。可以理解为集群静态信息,比如系统初始有多少个 Worker、Worker 的物理拓扑、每个 Worker 的容量等等,Master 会在启动时加载这些配置信息。
  2. 汇报。主要是集群动态信息,Worker 在运行时,主动将自身状态汇报给 Master,比如 Worker 是否存活、Worker 负载信息、Worker 存了哪些数据等等。在系统运行中,Worker 会定时地通过心跳(Heartbeat)等方式,持续给 Master 汇报。

有了这些元信息,Master 就可以对整个集群情况有个掌握,从而做出一系列的决策,试举几例:

  1. 调度(Schedule)。一个新的写数据请求来了,要分配给哪个 Worker 负责?通常会选择一个负载小的。
  2. 均衡(Balance)。随着 Worker 变动、数据增删,数据在不同机器中分布可能不再均匀,在某些机器形成读写热点、在另一些机器却存在资源浪费,从而影响系统整体性能。因此需要实时监测,适时迁移。
  3. 路由(Locate/Route)。一个读写请求来了,不知道去找哪个 Worker?Master 便会查询元信息,给出对应数据的 Worker 信息。

Master 的可用性

可以看出整个系统的可用性全系 Master 一身。业界也有很多解决办法,比如:

  1. 使用主备。即给 Master 做个分身,备 Master 所有元信息要时刻跟主 Master 保持一致,一旦主 Master 挂掉,分身立刻跟上。Hadoop 后来这么干过。
  2. 使用共识算法consensus algorithm)。简单来说,就是由一堆 Master 机器来组成委员会,每个状态变更都要通过某种算法达成共识。Google 的 Spanner 就是这么干的。
  3. 无主。系统中不再有 Master,人人平等,然后通过某种策略,比如说一致性哈希(consistent hash),来分活干。Amazon 的 Dynamo 是这么干的。

每种策略都是比较大的主题,以后可以分别单开一篇,本文限于篇幅不再展开。

Workers

在存储系统中,Workers 会存储实际数据,并对外提供数据 IO 服务。

从单机视角来看,Worker 需要设计一个贴合业务需求的单机引擎,高效的存储数据。单机引擎设计也是一个很大的话题,这里简要提一嘴:

  1. 索引设计:比如 B+ 树、LSM-tree、哈希索引等等。
  2. 底层系统:是用裸盘还是文件系统。
  3. 存储介质:使用可持久化内存、固态硬盘还是机械硬盘。

从多机视角来看,机器的数量一上去,系统中单台机器出现故障的概率便大大提高。为了应对这种常态化的故障,需要:

  1. 运维的自动化。机器不可用后要自动剔除,修好后要便捷上线。
  2. 数据的冗余化。机器故障后数据不能丢,因此每份数据要多副本存放、使用 EC 算法做冗余。

小结

Master-Workers 架构是分布式系统中最常用的一种组织方式。该架构类似于人类社群的组织方式,将系统的职责进行拆解,Master 收集元信息,并据此进行任务调度;Workers 负责实际工作负载,需要设计高效的单机引擎,并配合全局做冗余。该架构简单直接,但威力强大。


我是青藤木鸟,一个喜欢摄影的程序员,欢迎关注我的公众号:“木鸟杂记”。

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