bookkeeper具体做什么_reading for knowledge翻译

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序言，关于cap

CAP是分布式系统中的一个特别重要的理论。

CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。CAP是NOSQL数据库的基石。

分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：

• 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
• 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
• 分区容忍性（P）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。

关于分区容错性，需要解释一下：所谓分区指的是网络分区的意思，详细一点解释，比如你有A B两台服务器，它们之间是有通信的，突然，不知道为什么，它们之间的网络链接断掉了。那么现在本来AB在同一个网络现在发生了网络分区，变成了A所在的A网络和B所在的B网络。所谓的分区容忍性，就是说一个数据服务的多台服务器在发生了上述情况的时候，依然能继续提供服务。

如果不能满足p，就不能再网络分区的情况下保证服务，那么就是单个节点的情况，和分布式系统的设计初衷是背离的。所以讨论cap是，一般都是满足p的前提下，来选在满足a还是满足c。

如果满足C，即所有节点都需要有相同的数据，如果没有就不可服务，满足不了A;

如果满足A，即服务可以一直存在，那么在节点故障等场景下，就满足不了C。

BookKeeper是满足CP特性的分布式系统，并且同时提供了较高的可用性，下文会有论述。

BookKeeper是企业级的存储系统，提供强持久性、一致性和低延迟的保证。最初起源于Yahoo！，用来解决HDFS NN的单点问题。2011年作为ZooKeeper的子项目在Apache孵化，2015成为顶级项目。

BookKeeper

一个企业级、实时的存储平台需要满足一下要求：

• 读写低延迟（< 5ms）
• 数据存储要持久、一致并且支持容错
• 对写入数据提供流式传播或者tail传播的功能
• 高效的存储，可以提供对实时数据以及历史数据的访问

BK是一个可扩展、支持容错并且可以保证低延迟的存储服务。满足了以上的要求，适用于很多场景：

• 为分布式存储提供高可用/副本机制（HDFS NN，Manhattan（KV store in Twitter)）
• 在单个集群或者多个集群之间提供复制功能
• 为订阅/发布系统提供存储能力（EvnentBus in Twitter and Apache pulsar）
• 为流式作业存储不可变对象（比如checkpoint 数据快照）

BK概念和术语

Records（Entry）

数据在BK以record的形式而非bytes的形式写入BK。Record是最小的I/O单位，也是地址单元。每个record都包含了一个序列号（单调递增的long性数）。Client从某一个record开始读取数据，或者tail一个序列，即监听添加到log的下一个record。可以单条或者批量接收record。序列号也可以用来随机检索record。

Entry除了包含写入bookie的实际数据之外，还包含一些元数据信息

Logs（BK的存储）

BK为提供了两种存储原语：

• ledger，即 log segment
• stream ，即 log stream

一个Ledger是数据records的序列，ledger在客户端显式的关闭或者writer写入失败时终止。一旦一个ledger 终止以后，就不能append记录。ledger是最底层的存储原语，可以用于存储有限的序列或者无限的流。

Ledgers是entry的序列，Entry是bytes序列。Entry写入ledger时，是

• 顺序的
• at most once

ledgers支持 append-only的语义。Entry写入到ledgers之后，就不可以被修改了。Client应用决定写入的顺序。

一个stream是无界的，无限的record序列。Leger可以被打开多次来append record。一个stream物理上会有多个ledger组成，每个ledger会根据时间或者空间滚动策略来滚动。stream会存在很长时间，所以保留数据策略是truncating，会根据时间或者空间策略来丢弃老的数据。

ledge和stream为历史数据或者实时数据提供了统一的存储抽象。Log streams提供了数据tail或者stream能力。实时数据存储在ledger中，随着时间会变成历史数据。

NameSpackes

Log stream通常在namespacke下分类、管理。NameSpace是租户创建流时会使用到的一种机制。一个namespace是数据存储策略的部署和管理单元。在同一个namespace下的所有stream继承相同的配置，数据存储在存储策略配置的存储节点上。可以方便的管理过个stream。

Bookie

BK在多个server之间备份存储数据entry，这些server成为Bookie。Bookie是个独立的Bk存储服务。

Bookies是处理ledgers（更具体一些，是ledger的片段）的server。Bookies作为ensemble的一部分起作用

一个bookie是一个独立的BookKeeper存储服务。出于性能的考虑，Bookie储存ledger的片段，而不是真个ledgers。对于任意的一个ledger， ensemble是存储这个ledger entries的bookies组。entry写入ledger时，会在ensemble中进行条带化的存储。

向ledger写入entry时，entry会被条带化到ensemble中（bookie的子集不是全部）。

Metadata

BK的元数据主要是可用的BK以及ledger信息。使用ZK存储。

与BookKeeper交互

BookKeeper客户端主要有两个角色：创建和删除ledgers，向ledgers写入或者从ledgers中读取entry。

主要两种方式和BK交互：

• 创建ledger或者stream来写数据
• 打开ledger或者stream来读数据

BK提供了两种API：

• ledger API： 底层API，可以直接操作ledger，比较灵活。
• Stream API: higher-level面向流的API，通过Apache DistributedLog提供，直接操作流，不用关心与ledger交互的复杂性。

选择哪种API，应该基于应用对于ledger的控制粒度。两种API可以在应用中共同使用。

BookKeeper 框架图

注意：

• BK的典型安装会包含：Metadata store，bookie cluster，多个cilent
• Bookie自己向metadata store注册自己
• Bookie在进行GC来清理数据时需要和metadata store交互
• 应用程序使用Client lib来和BK交互
  • 使用Ledger API获取细粒度的管控
  • 不需要底层ledger控制，则使用stream api

BookKeeper提供的保证

前文中提到了一个实时储存系统需要满足的一些要求，总结如下：

Replication

BK会为每个记录都复制并且存储几个独立的备份，通常是3或者5，备份可以位于相同或者不同数据中心。不同于其他的HA系统，使用了主/备复制或者流水线的算法来同步数据，BK使用 quorum-vote parallel replication algorithm，这种算法保证了可预测的数据复制延迟。下图描述了BK内部的数据复制：

上图中：

1. 从BK集群中选取bookie集合。这个集合作为ledger存储记录的 ensemble。
2. Ledger的record条带化的存储在ensemble的bookie上。也就是说，么个record都会存储在一定数量的副本上。这个数量，可以通过client配置，成为write quorum size。上图中的quorum是3， record会写到bookie 2，3，4上。
3. 当一个client写如数据到ensemble时，client会等待一定使用量的ack。Ack的数量成为ack quorum size。当ack的数量达到要求时，客户端才会认为写入操作成功。上图中的ack quorum是2，即客户端收到2个ack即可认为数据写入成功。
4. Ensemble在bookie失败时会有变更。失败的bookie会被替换掉。比如bookie x替换掉bookie5。

Replication: core ideas

BK复制的核心思想:

1. Log stream是面向record的，而不是面向bytes的。即数据总是以不可分割的record的形式存在，而不是字节数组。
2. Log stream 中record的顺序和实际副本中存储的record的顺序是解耦的（实际日志文件是多个ledger共享的，record写入日志之前会根据多个ledger排序，排序之后写入文件）

这两个原则使得 BookKeeper replication 可以：

• 提供写record到bookie的多种选择，只要BK有足够的容量就可以保证即使在许多bookie宕机或者响应慢的情况下依然可以写入成功，这是会涉及到ensemble的变更
• 通过增加ensemble的大小，增加单个Log stream的带宽，一个单独的log就不会限制到一台或者几台机器上。可以通过配置ensemble大小大于write quorum size来实现。
• 可以通过调整ack quorum大小的值来提升延迟性能，这个配置在保证一致性和持久性的前提下获取低延迟的关键。
• 通过many-to-many的复制恢复提供快速的re-replication (re-replication 为under-replicated（小于write quorum size）状态的record创建 more replicas ). 所有的bookie都可以作为record副本的提供者和接收者。

Durability

每个数据record写入BK时，都会保证被复制并且持久的存储在一定数量的bookie上。这种保证是通过显式的disk fsync和写入确认来实现的。

1. 在单个bookie上，data record在ack之前会被显式的写入磁盘(fsynced)。
2. 在一个集群内，为了容错，数据record会被复制到多个bookie上。
3. 数据record只有在客户端收到一定数量（配置的）bookie的响应之后才会ack。

大多数的NoSQL类型的数据库，分布式文件系统以及消息系统（比如Kafka），都假设将数据复制到多个node的易失存储/内存就已经足够满足 best-effort 持久性要求，但是这些系统允许潜在的数据丢失。BK设计用来提供更强的持久性保证，可以完全避免数据丢失。

Consistency

一致性保证是分布式系统的常见问题，尤其是在引入复制机制来提供持久性和可用性时。BK提供了一个简单但是强大的一致性保证——可重复读 ：

• 如果一个record已经ack，那么这个record必须立即可读。
• 如果一个record被读过一次，那么这个record必须总是可读的。
• 如果一个record R写入成功，那么所有的在R之前的记录都是成功提交/持久化的并且是可读的。
• 数据存储的顺序对于多有的reader来讲必须都是一样的。

可重复读一致性是通过LAC协议保证的。

Availability

在一个CAP理论体系中，BK是个CP系统。实际上，即使在硬件、网络或者其他失败的情况下，BK依旧提供了非常高的可用性。BK使用了一下的机制，为了保证读写的高可用性:

Low latency

强持久性和一致性保证是分布式系统中的复杂问题，尤其是要满足企业级的低延迟。BK可以完全满足这些要求：

• 在单个bookie上，bookie服务为不同的workload（写、tailing read，追赶读/随机读）类型提供了I/O隔离。Journal文件使用 group-committing mechanism 来均衡延迟和吞吐。
• quorum-vote parallel replication scheme 用来屏蔽网络故障、JVM GC停顿、磁盘慢等导致的延迟问题。这可以减少tail 延迟并且可以确保99%的可预测的低延迟。
• 一个长轮训机制来notify并且分发新写入的record给tailing readers（一旦record ack并且confirmed）。

最终，需要指出，显式的fsync带来的持久性、写入confirm以及重复读的一致性是状态处理的关键，尤其是对于流应用中的effectively-once处理。

I/O 隔离

可预测的低延迟对于实时应用来讲是非常重要的，尤其是一些关键性的在线商业服务以及数据库。以消息系统为例，在大多数的消息系统中，慢消费者会读取backlog，这就可能会造成性能降低，其原因是这些慢的消费者会读取辞旧存储介质，导致I/O抖动以及内存也的换近和换出。当写、tailing 读以及追赶读共享一个磁盘路径是，就会出现上述问题。

BK中bookie设计时为写入，tailing read以及catch-up read使用三个独立的I/O路径。写入和tailing read 要求可预测的延迟，catch-up read要求吞吐。为这几种workload提供物理隔离可以充分利用：

• 网卡入带宽和写入时的顺序写带宽
• 网卡出带宽和多块ledger磁盘读取的IOPS（input/output operations per second）

I/O隔离意味着BK可以提供多种优势并且不会妨碍其他优势。

Data distribution

构建在BK上的服务以segment ledger的形式存储log stream，这些segment会被复制到多个bookie。这样做带来了一系列的优势： 写入的高可用、负载均衡以及简化的操作体验。

首先，一个log stream的容量不会被限制到单个机器的存储容量，数据可以存储在整个集群上。

其次，扩展BK cluster时不需要log stream进行均衡。扩展BK只需要加入新的机器即可。新的bookie节点会被集群发现，然后立即写入可用。BK可以提供多种数据放置的策略，包括机架感知、区域感知以及基于权重等。

再次，有助于更快、更高效的失败恢复。当一个segment丢失（由于机器故障）或者崩溃（由于磁盘故障），BK可以确定需要修复哪一个segment（re-replicating entries to meet the replicas requirement），然后以多对多的形式并发修复。

相比于以分区为核心的系统（Kafka），BK的水平扩展具有优势的，log stream（类比于kafka的分区）顺序存储在一组机器上。扩展kafka时，需要负载均衡，这是一个资源密集、易错并且昂贵的操作。另外，partition-centric system的系统，单个机器故障或者磁盘故障都会导致复制全部的log stream。

Figure 1. Log stream: 所有的log segment都会被复制到配置数量的bookie’上（这里为3），并且数据可以跨一个配置的bookie上（这里为4）. Log segment 均匀的分布，因此均有水平扩展的能力，并且不需要均衡。

Scalability

作为一个实时的log stream存储，当负载增加或者愈来愈多的数据写入时，扩展性是十分重要的。BK的扩展性主要有一些因素决定：

Number of ledgers/streams

Stream的扩展性是指BK可以支撑大量的log stream, 几百到几百万个ledger，并且可以保证一致性。获取这种特性的关键是数据的存储格式。如果ledgers存储在独立的文件，在刷盘时，就会导致I/O分散在磁盘上。BK按照一种交替的格式存储数据，不同的ledger或者stream的数据会汇聚，然后存储在一个大文件中并且会做索引。这样降低了文件数量以及I/O操作，是的BK可以支撑大量的ledger或者stream。

Number of bookies

Bookie扩展性是通过增加bookie数量来支撑快速增长的流量。BK之中，bookie之间不会有直接的交互。这就允许BK通过增加机器就可以扩展集群，并且当超过了I/O带宽之后，也不需要数据均衡。这就允许BK集群在扩展时可以不用考虑数据的分布。Yahoo和Twitter的BK单个集群拥有10w+节点。

Number of clients

Client扩展性是指 log stream 存储支持大量并发client和大量扇出。通过以下要点实现：

• client和server都是Netty做异步的网络I/O。所有的网络I/O都是复用一个tcp链接下，并且都是异步的。这样提供了一个十分高效的流水线和十分高的吞吐，并且资源消耗较少。

• 数据会复制到多台bookie上，多个bookie上的数据保持一致性。和Kafka等其他系统从leader 几点读取数据不一样，BK client可以从任意的bookie副本上读取数据，可以获取高吞吐以及读负载的分布。

• 因为client可以从任意的bookie副本读取数据，应用可以配置一个较高的副本数量来获取更高的读取性能。

Single stream throughput

应用程序可以通过增加stream数量或者bookie数量的方式来增加吞吐。另外，BK可以通过增加ensumble的大小来为单个stream增加吞吐。这对于那些需要保证数据顺序的有状态应用很有用。

Operational simplicity

BK设计为操作简单的。可以在系统运行时通过添加bookie的方式扩展容量。如果一个bookie不可用，其上的所有entries都被标记为under replicated，然后BK会自动从其他的可用的副本上将数据复制到新的bookie上。BK提供对于bookie的只读模式。在一些特定的场景下，bookie自动切换到只读模式，比如：磁盘满，磁盘损坏等。只读bookie不再接受写入，但是可以提供读服务。

另外，BK提供多种方式来管理集群：使用管理员 CLI 工具，使用 Java admin library 或者使用 HTTP REST API。REST API 可以用于实现外部工具。

Security

BK提供了一个可插拔的鉴权机制。BK也可以配置支持多种鉴权机制。一个鉴权 provider 会创建客户端的identity，然后为client分配一个identifier（标识符），这个标识复用来决定client的那种操作是被授权的。BK模式提供两种鉴权机制：TLS和SASL(Kerberos)。