你好，我是韩健。

学习了前面 15 讲的内容后，我们了解了很多常用的理论和算法（比如 CAP 定理、Raft 算法等）。是不是理解了这些内容，就能够游刃有余地处理实际系统的问题了呢？

在我看来，还远远不够，因为理论和实践的中间是存在鸿沟的，比如，你可能有这样的感受，提到编程语言的语法或者分布式算法的论文，你说起来头头是道，但遇到实际系统时，还是无法写程序，开发分布式系统。

而我常说，实战是学习的最终目的。为了帮你更好地掌握前面的理论和算法，接下来，我用 5 讲的时间，分别以 InfluxDB 企业版一致性实现、Hashicorp Raft、KV 系统开发实战为例，带你了解如何在实战中使用技术，掌握分布式的实战能力。

今天这一讲，我就以 InfluxDB 企业版为例，带你看一看系统是如何实现一致性的。有的同学可能会问了：为什么是 InfluxDB 企业版呢？因为它是排名第一的时序数据库，相比其他分布式系统（比如 KV 存储），时序数据库更加复杂，因为我们要分别设计 2 个完全不一样的一致性模型。当你理解了这样一个复杂的系统实现后，就能更加得心应手地处理简单系统的问题了。

那么为了帮你达到这个目的。我会先介绍一下时序数据库的背景知识，因为技术是用来解决实际场景的问题的，正如我之前常说的“要根据场景特点，权衡折中来设计系统”。所以当你了解了这些背景知识后，就能更好的理解为什么要这么设计了。

什么是时序数据库？

你可以这么理解，时序数据库，就是存储时序数据的数据库，就像 MySQL 是存储关系型数据的数据库。而时序数据，就是按照时间顺序记录系统、设备状态变化的数据，比如 CPU 利用率、某一时间的环境温度等，就像下面的样子：

insert cpu_usage,host=server01,location=cn-sz user=23.0,system=57.0
select * from cpu_usage
name: cpu_usage
time host location system user

1557834774258860710 server01 cn-sz 55 25

在我看来，时序数据最大的特点是数据量很大，可以不夸张地说是海量。时序数据主要来自监控（监控被称为业务之眼），而且在不影响业务运行的前提下，监控埋点是越多越好，这样才能及时发现问题、复盘故障。

那么作为时序数据库，InfluxDB 企业版的架构是什么样子呢？

你可能已经了解过，它是由 META 节点和 DATA 节点 2 个逻辑单元组成的，而且这两个节点是 2 个单独的程序。那你也许会问了，为什么不能合成到一个程序呢？答案是场景不同。

  1. META 节点存放的是系统运行的关键元信息，比如数据库（Database）、表（Measurement）、保留策略（Retention policy）等。它的特点是一致性敏感，但读写访问量不高，需要一定的容错能力。
  2. DATA 节点存放的是具体的时序数据。它有这样几个特点：最终一致性、面向业务、性能越高越好，除了容错，还需要实现水平扩展，扩展集群的读写性能。

我想说的是，对于 META 节点来说，节点数的多少代表的是容错能力，一般 3 个节点就可以了，因为从实际系统运行观察看，能容忍一个节点故障就可以了。但对 DATA 节点而言，节点数的多少则代表了读写性能，一般而言，在一定数量以内（比如 10 个节点）越多越好，因为节点数越多，读写性能也越高，但节点数量太多也不行，因为查询时就会出现访问节点数过多而延迟大的问题。

所以，基于不同场景特点的考虑，2 个单独程序更合适。如果 META 节点和 DATA 节点合并为一个程序，因读写性能需要，设计了一个 10 节点的 DATA 节点集群，这就意味着 META 节点集群（Raft 集群）也是 10 个节点。在学了 Raft 算法之后，你应该知道，这时就会出现消息数多、日志提交慢的问题，肯定不行了。（对 Raft 日志复制不了解的同学，可以回顾一下08 讲）

现在你了解时序数据库，以及 InfluxDB 企业版的 META 节点和 DATA 节点了吧？那么怎么实现 META 节点和 DATA 节点的一致性呢？

如何实现 META 节点一致性？

你可以这样想象一下，META 节点存放的是系统运行的关键元信息，那么当写操作发生后，就要立即读取到最新的数据。比如，创建了数据库“telegraf”，如果有的 DATA 节点不能读取到这个最新信息，那就会导致相关的时序数据写失败，肯定不行。

所以，META 节点需要强一致性，实现 CAP 中的 CP 模型（对 CAP 理论不熟悉的同学，可以先回顾下02 讲）。

那么，InfluxDB 企业版是如何实现的呢？

因为 InflxuDB 企业版是闭源的商业软件，通过官方文档，我们可以知道它使用 Raft 算法实现 META 节点的一致性（一般推荐 3 节点的集群配置）。那么说完 META 节点的一致性实现之后，我接着说一说 DATA 节点的一致性实现。

如何实现 DATA 节点一致性？

我们刚刚提到，DATA 节点存放的是具体的时序数据，对一致性要求不高，实现最终一致性就可以了。但是，DATA 节点也在同时作为接入层直接面向业务，考虑到时序数据的量很大，要实现水平扩展，所以必须要选用 CAP 中的 AP 模型，因为 AP 模型不像 CP 模型那样采用一个算法（比如 Raft 算法）就可以实现了，也就是说，AP 模型更复杂，具体有这样几个实现步骤。

自定义副本数

首先，你需要考虑冗余备份，也就是同一份数据可能需要设置为多个副本，当部分节点出问题时，系统仍然能读写数据，正常运行。

那么，该如何设置副本呢？答案是实现自定义副本数。

关于自定义副本数的实现，我们在12 讲介绍了，在这里就不啰嗦了。不过，我想补充一点，相比 Raft 算法节点和副本必须一一对应，也就是说，集群中有多少个节点就必须有多少个副本，你看，自定义副本数，是不是更灵活呢？

学到这里，有同学可能已经想到了，当集群支持多副本时，必然会出现一个节点写远程节点时，RPC 通讯失败的情况，那么怎么处理这个问题呢？

Hinted-handoff

我想说的是，一个节点接收到写请求时，需要将写请求中的数据转发一份到其他副本所在的节点，那么在这个过程中，远程 RPC 通讯是可能会失败的，比如网络不通了，目标节点宕机了，等等，就像下图的样子。

图 1

那么如何处理这种情况呢？答案是实现 Hinted-handoff。在 InfluxDB 企业版中，Hinted-handoff 是这样实现的:

  1. 写失败的请求，会缓存到本地硬盘上 ;
  2. 周期性地尝试重传 ;
  3. 相关参数信息，比如缓存空间大小 (max-szie)、缓存周期（max-age）、尝试间隔（retry-interval）等，是可配置的。

在这里我想补充一点，除了网络故障、节点故障外，在实际场景中，临时的突发流量也会导致系统过载，出现 RPC 通讯失败的情况，这时也需要 Hinted-handoff 能力。

虽然 Hinted-handoff 可以通过重传的方式来处理数据不一致的问题，但当写失败请求的数据大于本地缓存空间时，比如某个节点长期故障，写请求的数据还是会丢失的，最终的节点的数据还是不一致的，那么怎么实现数据的最终一致性呢？答案是反熵。

反熵

需要你注意的是，时序数据虽然一致性不敏感，能容忍短暂的不一致，但如果查询的数据长期不一致的话，肯定就不行了，因为这样就会出现“Flapping Dashboard”的现象，也就是说向不同节点查询数据，生成的仪表盘视图不一样，就像图 2 和图 3 的样子。

图 2

图 3

从上面的 2 个监控视图中你可以看到，同一份数据，查询不同的节点，生成的视图是不一样的。那么，如何实现最终一致性呢？

答案就是咱们刚刚说的反熵，而我在11 讲以自研 InfluxDB 系统为例介绍过反熵的实现，InfluxDB 企业版类似，所以在这里就不啰嗦了。

不过有的同学可能会存在这样的疑问，实现反熵是以什么为准来修复数据的不一致呢？我想说的是，时序数据像日志数据一样，创建后就不会再修改了，一直存放在那里，直到被删除。

所以，数据副本之间的数据不一致，是因为数据写失败导致数据丢失了，也就是说，存在的都是合理的，缺失的就是需要修复的。这时我们可以采用两两对比、添加缺失数据的方式，来修复各数据副本的不一致了。

Quorum NWR

最后，有同学可能会说了，我要在公司官网上展示的监控数据的仪表板（Dashboard），是不能容忍视图不一致的情况的，也就是无法容忍任何“Flapping Dashboard”的现象。那么怎么办呢？这时我们就要实现强一致性（Werner Vogels 提到的强一致性），也就是每次读操作都要能读取最新数据，不能读到旧数据。

那么在一个 AP 型的分布式系统中，如何实现强一致性呢？

答案是实现 Quorum NWR。同样，关于 Quorum NWR 的实现，我们在 12 讲已介绍，在这里也就不啰嗦了。

最后我想说的是，你可以看到，实现 AP 型分布式系统，比实现 CP 型分布式要复杂的。另外，通过上面的内容学习，我希望你能注意到，技术是用来解决场景需求的，没有十全十美的技术，在实际工作中，需要我们深入研究场景特点，提炼场景需求，然后根据场景特点权衡折中，设计出适合该场景特点的分布式系统。

内容小结

本节课我主要带你了解时序数据库、META 节点一致性的实现、DATA 节点一致性的实现。以一个复杂的实际系统为例，带你将前面学习到的理论串联起来，让你知道它们如何在实际场景中使用。我希望你明确的重点如下：

  1. CAP 理论是一把尺子，能辅助我们分析问题、总结归纳问题，指导我们如何做妥协折中。所以，我建议你在实践中多研究多思考，一定不能认为某某技术“真香”，十全十美了，要根据场景特点活学活用技术。
  2. 通过 Raft 算法，我们能实现强一致性的分布式系统，能保证写操作完成后，后续所有的读操作，都能读取到最新的数据。
  3. 通过自定义副本数、Hinted-handoff、反熵、Quorum NWR 等技术，我们能实现 AP 型分布式系统，还能通过水平扩展，高效扩展集群的读写能力。

最后，我想再强调下，技术是用来解决场景的需求的，只有当你吃透技术，深刻理解场景的需求，才能开发出适合这个场景的分布式系统。另外我还想让你知道的是，InfluxDB 企业版一年的 License 费高达 1.5 万美刀，为什么它值这个价钱？就是因为技术带来的高性能和成本优势。比如：

  1. 相比 OpenTSDB，InfluxDB 的写性能是它的 9.96 倍，存储效率是它的 8.69 倍，查询效率是它的 7.38 倍。
  2. 相比 Graphite，InfluxDB 的写性能是它的 12 倍，存储效率是 6.3 倍，查询效率是 9 倍。

在这里我想说的是，数倍或者数量级的性能优势其实就是钱，而且业务规模越大，省钱效果越突出。

另外我想说的是，尽管 influxdb-comparisons 的测试比较贴近实际场景，比如它的 DevOps 测试模型，与我们观察到常见的实际场景是一致的。但从实际效果看，InfluxDB 的优势更加明显，成本优势更加突出。因为传统的时序数据库不仅仅是性能低，而且在海量数据场景下，接入和查询的痛点突出。为了缓解这些痛点，引入和堆砌了更多的开源软件。比如：

  1. 往往需要引入 Kafka 来缓解，因突发接入流量导致的丢数据问题；
  2. 需要引入 Storm、Flink 来缓解，时序数据库计算性能差的问题；
  3. 需要做热数据的内存缓存，来解决查询超时的问题。

所以在实施中，除了原有的时序数据库会被替换掉，还有大量的开源软件会被省掉，成本优势突出。在这里我想说的是，从实际实施看（自研 InfluxDB 系统），性能优势和成本优势也是符合这个预期的。

最后我想说的是，我反对堆砌开源软件，建议谨慎引入 Kafka 等缓存中间件。老话说，在计算机中，任何问题都可以通过引入一个中间层来解决。这句话是正确的，但背后的成本是不容忽视的，尤其是在海量系统中。**我的建议是直面问题，通过技术手段在代码和架构层面解决它，而不是引入和堆砌更多的开源软件。**其实，InfluxDB 团队也是这么做，比如他们两次重构存储引擎。

课堂思考

我提到没有十全十美的技术，而是需要根据场景特点，权衡折中，设计出适合场景特点的分布式系统。那么你试着思考一下，假设有这样一个场景，一个存储系统，访问它的写请求不多（比如 1K QPS），但访问它的读请求很多（比如 1M QPS），而且客户端查询时，对数据的一致性敏感，也就是需要实现强一致性，那么我们该如何设计这个系统呢？为什么呢？欢迎在留言区分享你的看法，与我一同讨论。

最后，感谢你的阅读，如果这篇文章让你有所收获，也欢迎你将它分享给更多的朋友。