：NoSQL 集群运营之道 - 腾讯分布式 KV 存储实践

如何实现一个高可用的分布式KV存储系统随着互联网的快速发展，人们对于数据存储的需求越来越高。

为了保证数据的可靠性和安全性，我们需要一种高可用的分布式KV存储系统。

本文将介绍如何实现一个高可用的分布式KV存储系统，分为以下几个方面进行论述。

一、架构设计高可用的分布式KV存储系统需要满足以下几个基本要求：可扩展性、容错性、负载均衡和数据一致性。

1. 可扩展性可扩展性是指系统能够在需要的时候无限扩展，以满足不断增长的数据存储需求。

因此，系统应该采用分布式架构，将数据分散在多个节点上，每个节点可以处理一部分数据，从而避免单一节点的资源瓶颈。

2. 容错性容错性是指系统在硬件故障或其他异常情况下能够保持正常运行。

因此，系统应该支持数据备份和故障转移，当某个节点出现故障时，系统可以自动将故障节点的数据转移到其他健康节点上，从而保证数据的可靠性和完整性。

3. 负载均衡负载均衡是指系统能够均衡地分配不同节点的数据负载，从而避免某个节点过度负载导致系统崩溃。

因此，系统应该采用分布式负载均衡算法，动态地将数据分配到不同节点上，以确保各节点之间的负载均衡。

4. 数据一致性数据一致性是指系统在分布式环境下能够确保数据的一致性，避免因为数据更新不同步而导致数据错误。

因此，系统应该采用分布式一致性算法，确保所有节点之间的数据同步性，避免数据出现错误。

二、实现方案为了实现高可用的分布式KV存储系统，可以采用以下技术方案：1. 分布式存储采用分布式存储技术，将数据分散在多个节点上进行存储。

每个节点可以存储一些数据，并且可以接收其他节点分配的数据。

通过这种方式，可以实现系统的可扩展性和容错性。

2. 故障转移在一个分布式系统中，节点故障是很常见的情况。

因此，系统应该支持故障转移，当某个节点出现故障时，系统可以自动将故障节点的数据转移至其他健康节点，保证数据的可靠性和完整性。

3. 数据备份为了避免数据丢失，系统应该进行数据备份。

一般来说，可以采用多备份存储或者异地备份存储的方式进行数据备份。

数据库集群方案设计与实施数据库集群是一种能够提供高可用性和可伸缩性的解决方案，能够满足大规模网站与应用对数据存储和处理能力的需求。

本文将详细介绍数据库集群的概念、原理，以及如何设计和实施一个高效的数据库集群方案。

一、数据库集群概述数据库集群是将多个数据库服务器组合在一起，形成一个逻辑上的整体，用户可以通过任意一个节点来访问和操作数据。

集群技术的目标是提供高可用性、可扩展性和负载均衡，并且保持数据库在整个集群中的一致性。

数据库集群通常由以下三个基本组件构成：1. 数据库引擎：负责管理数据的存储、处理和访问。

常用的数据库引擎有MySQL、Oracle、SQL Server等。

2. 集群管理器：负责管理整个集群的拓扑结构、节点间的通信以及资源调度等。

集群管理器可以通过心跳检测来判断节点的状态，并进行自动故障转移。

3. 分布式文件系统：负责对数据进行分布式存储和访问，确保数据的可靠性和一致性。

常用的分布式文件系统有GFS、HDFS等。

二、数据库集群方案设计1. 高可用性设计高可用性是数据库集群的核心目标之一。

通过在集群中增加冗余节点，可以使集群在节点故障时不会中断服务。

常用的高可用性方案有主备复制、主从复制和多主复制等。

主备复制是将一个节点作为主节点，其他节点作为备份节点，主节点负责处理所有的写操作，并将写操作同步到备份节点。

一旦主节点发生故障，备份节点可以快速切换为主节点继续提供服务。

主从复制是将一个节点作为主节点，其他节点作为从节点。

主节点负责处理所有的写操作，并将写操作异步地传播到从节点。

从节点可以用于读操作，从而分担主节点的负载。

多主复制是将多个节点都作为主节点，每个主节点之间进行相互复制。

这样可以提高写入的并发性，增加系统的总体吞吐量。

2. 负载均衡设计负载均衡是提高数据库集群的性能和稳定性的重要手段。

通过均衡地分配请求和负载，可以避免单一节点的性能瓶颈和故障导致的服务中断。

常用的负载均衡方案有硬件负载均衡和软件负载均衡。

腾讯CKV海量分布式存储系统展开全文与Memcached和Redis等开源NoSQL相比，CKV具有以下优点。

•低成本：CKV利用数据冷热自动分离技术，将热数据存储在内存，冷数据存储在SSD中，从而大幅度降低成本，且保证99%以上的访问命中内存。

而Memcached和Redis的数据都存储在内存中，成本是CKV的3倍。

•可扩展性强：CKV单表存储空间可以在1GB到1PB之间在线自动无损伸缩，业务基本无感知，适合各种规模的业务和业务的各个生命周期。

而Memcached和Redis是单机的，受限于单机的性能和内存容量，虽然可以通过客户端或者Twemproxy等构建分布式集群，但是不能做到完全无损扩容，伸缩修改配置较麻烦。

•高性能：CKV单表最大支持千万次/秒的访问，通过网络访问的延时在1ms左右，单台Cache服务器千兆网络环境支持50万/秒的访问，万兆网络环境支持超过100万/秒的访问。

Memcached采用多线程，但性能比CKV Cache略低。

而Redis是单线程的，性能垂直扩展性差。

•可用性超过99.95%：CKV软硬件全冗余设计，双机热备，主备切换对业务透明，跨机架跨交换机部署。

Memcached机器死机后，部分key访问就会miss。

Redis有双机方案，但还不成熟。

•数据持久性超过8个9：CKV数据在磁盘存储，多内存和磁盘副本，具有灾难时回档能力。

Memcached死机后，数据就丢失了。

Redis虽然数据有双机方案，但还不成熟。

•完善的运维体系：CKV能预防并及时发现和处理故障，自动化运营。

而Mem-cached和Redis缺乏专门的运维系统。

图1 CKV SET架构CKV系统包含多个SET。

SET包含多种角色的服务器，是一个独立完整可运营的单元。

图1是一个完整的CKV SET架构图。

本文将主要介绍CKV系统的基本原理，如何实现高性能、可扩展性强、高可用、数据持久化，以及完善的运维体系。

⼤数据技术研究综述⼤数据技术研究综述摘要：⼤数据是继云计算、物联⽹之后IT 产业⼜⼀次颠覆性的技术⾰命。

⽂中介绍了⼤数据的概念、典型的4“V”特征以及⼤数据的关键技术，归纳总结了⼤数据处理的⼀般流程，针对其中的关键技术，如MapReduce、GFS、Hadoop以及NoSQL等，介绍了基本的情况。

最后，本⽂对⼤数据时代做了总结与展望。

关键词：⼤数据；数据处理技术；云计算当⼈们还在津津乐道云计算、物联⽹等主题时，⼀个崭新的概念——⼤数据横空出世。

⼤数据是继云计算、物联⽹之后IT产业⼜⼀次颠覆性的技术⾰命，对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程，以及个⼈⽣活⽅式等都将产⽣巨⼤的影响。

⼤数据的挖掘和应⽤可创造出超万亿美元的价值，将是未来IT 领域最⼤的市场机遇之⼀，其作⽤堪称⼜⼀次⼯业⾰命[1]。

我们⾝处数据的海洋，⼏乎所有事物都与数据有关，环境、⾦融、医疗……我们每天都在产⽣数据，打电话、发短信、进地铁站安检、进办公楼刷卡、在QQ 上聊天、上淘宝⽹购物……⼤量数据实时地影响我们的⼯作、⽣活乃⾄社会发展。

数据成为与⾃然资源、⼈⼒资源同样重要的战略资源，引起了科技界和企业界的⾼度重视。

1⼤数据的概念⼤数据本⾝就是⼀个很抽象的概念，提及⼤数据很多⼈也只能从数据量上去感知⼤数据的规模，如：百度每天⼤约要处理⼏⼗PB 的数据；Facebook 每天⽣成300 TB以上的⽇志数据；据著名咨询公司IDC 的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8 ZB(1021) ，但仅仅是数据量并不能区分⼤数据与传统的海量数据的区别。

在2008年《Science》杂志出版的专刊中，⼤数据被定义为“代表着⼈类认知过程的进步，数据集的规模是⽆法在可容忍的时间内⽤⽬前的技术、⽅法和理论去获取、管理、处理的数据”[2]。

⼤数据不是⼀种新技术，也不是⼀种新产品，⽽是⼀种新现象，是近来研究的⼀个技术热点。

⼤数据具有以下4个特点，即4个“V”：(1) 数据体量(V olumes) 巨⼤。

存储HCIP试题库+参考答案一、单选题（共38题，每题1分，共38分）1.下列选项中关于配额与统计描述错误的是：A、可供统计的桶资源包括桶的空间大小、拥有的桶数量以及桶中的对象数量。

B、当帐户的桶容量总数达到所配置的帐户配额后，该帐户无法再进行写入操作。

C、可供统计的帐户资源包括帐户配额、拥有的桶数量、对象数量及容量总大小。

D、当桶容量达到所配置的桶配额后，无法再对该桶进行写入操作。

正确答案：D2.华为分布式存储对象服务使用哪种协议获取租户、桶的资源统计情况（）A、SNMPB、SSLC、RESTD、SMI-S正确答案：A3.以下哪个不是 NAS 系统的体系结构中必须包含的组件？A、可访问的磁盘阵列B、文件系统C、访问文件系统的接口D、访问文件系统的业务接口正确答案：D4.以下关于 Oceanstor 9000 的物理分域描述错误的是哪一项?A、物理分域是一种隔离故障的有效手段B、某些节点故障,会造成与这些节点在一个物理分域内的其他节点上的数据的可靠性级别降低C、Oceanstor 9000 通过节点池与分级的方法来实现物理分域D、管理员最少要将 2 个存储节点加入一个分域中正确答案：D5.帐户是使用对象存储服务（兼容 Amazon S3 接口）的凭证，其管理功能不包括：A、签约业务管理B、帐户基本管理C、证书管理D、跨域访问策略管理正确答案：D6.大数据时代对传统技术升级已经满足不了了大数据处理的需求,以下哪一项不是大数据时代技术发展的方向?A、计算向集群化发展B、由非关系型数据库想关系型数据库发展C、网络向更高苏,协议开销更低,更有效的方向发展D、向虚拟化方向发展正确答案：B7.站点 A 需要的存储容量为 2543GB.，站点 B 需要的存储容量为3000GB.，站点 B 的备份数据远程复制到站点 A保存。

考虑复制压缩的情况，压缩比为 3，计算站点 A 需要的后端存储容量是多大？A、3543GB.B、4644GB.C、3865GB.D、4549GB.正确答案：A8.华为 Oceanstor 9000 InfoTier 文件池策略将决定文件创建的存储位置,以及文件重条带化时的目标分级,以下关于文件池策略说法不正确的是哪一项?A、default 策略可以被修改B、default 策略优先级最低C、最多可支持配置 128 条文件池策略D、策略参数组合间为“或”的关系正确答案：D9.以下那个特性不能提升华为混合闪存存储产品的性能？A、SmartPartitionB、SmartCacheC、SmartVirtualizationD、SmartTier正确答案：C10.以下关于 CIFS 的工作原理说法正确的是哪一项？A、在建立共享连接之前，先建立回话，然后进行协议协商B、建立共享连接之后才能进行文件操作C、在协议协商阶段进行安全认证D、文件操作完成后，不需要客户端请求，服务器将自动断开共享连接正确答案：B11.NAS 系统专注对于以下哪种类型的数据存储和管理?A、大块数据B、文件数据C、小块数据D、连接数据块正确答案：B12.InfiniBand 协议特点不包括以下哪一项？A、速度高B、远程直接内存存取功能C、基于标准协议开发D、传输卸载，可将数据包路由从芯片级转到 os正确答案：D13.pcie 协议的特点不包括哪一项？A、高可靠B、基于帧结构的传输C、并行总线结构D、点对点连接正确答案：C14.以下描述正确的是?1 备份的目标是为了防止人为误操作或系统问题，保存的是历史数据，恢复时间相对长 2 备份方案通常使用快照、镜像或复制技术来实现。

2019马哥linux课程重磅更新十大特点技术，linux学习首选2019年初，马哥教育迎来一次“大升级”——2019全新Linux运维+Python 全能新版课程大纲正式上线。

历时半年，走访100+互联网企业，挖掘企业真实需求，腾讯，阿里专家亲自参与设计，根据目前市面Linux岗位对技术人员的技能需求，全面进行课程体系升级，只为培养企业稀缺的高薪人才，杜绝脱离企业需求式培训！NO.1.2新面貌新气象——马哥教育企业级2019Linux云计算+安全+Devops+K8s架构师课程体系重磅升级全新Linux运维工程师课程内容结合当前前沿实用技术，符合95%企业的用人需求标准。

本次Linux运维工程师课程大纲升级新增全新体系如下：其一：3大运维基础夯实。

解决学生入门难点；确保学生100%入门，并按照企业环境标准要求实现：Linux系统安装、管理与使用、掌握Shell脚本、网络、安全攻防、企业级服务应用（掌握薪资可达8-10K）（1）Linux基础入门及云计算运维基本功掌握（Linux云计算工程师发展前景、岗位分析和学习路线、学习技巧、操作系统组成、Linux发展史及系统安装、Linux基础操作和文件管理、Linux 用户、组和权限管理、核心技能：正则表达式和文本处理、Linux系统机制和资源管理）（2）面试必备-企业级Shell脚本编程实战（Shell脚本编程基础入门、Shell 脚本进阶和实战）（3）网络安全和常见企业服务实战（Linux网络基础与管理、加密技术和安全通信、企业防火墙和安全攻防策略、DNS企业级服务实战、企业级文件共享服务、OpenVPN及JumpServer堡垒机实战）其二：4大高薪主流技术实战。

培养学员企业生产环境核心技术能力；确保每个学生能安装与部署企业服务，并掌握企业级用法，可设计简单网站架构；（掌握薪资可达8-16K）（1）企业级Web服务与LNMP架构实战（HTTP协议深入掌握及apache 服务入门到精通、Nginx入门到精通及中小型互联网架构LNMP实战、（2）Mysql数据库实战技能全解和优化进阶（MySQL 应用原理及管理⼊门、MySQL DBA 实战技能全解和优化提升、Mysql高端加薪技能-Mysql备份、主从复制和Mysql集群实战、企业级高可用集群解决方案）（3）企业级集群解决方案和运维监控Zabbix实战（企业级负载集群入门与实战、负载集群常见架构和解决方案、企业级运维监控Zabbix实战、（4）快速安装部署与运维自动化实战（快速安装部署与运维自动化实战、JSON数据解析编程、正则表达式与文本数据解析编程）（5）阶段性项目演练：中等规模应用站点架构实施及答辩（XML与XPATH 数据解析编程、JSON数据解析编程、正则表达式与文本数据解析编程）其三：5大企业级高薪技能进阶。

分布式数据库与NoSQL数据库的比较随着互联网的迅速发展，数据量的不断增加以及用户对数据的实时性和可扩展性的要求越来越高，传统的关系型数据库面临诸多挑战。

在此背景下，分布式数据库和NoSQL数据库应运而生。

本文将就分布式数据库和NoSQL数据库的特点、适用场景以及优缺点进行比较。

一、分布式数据库的特点与优势分布式数据库是指将数据按照一定的规则分散存储在不同的物理节点上，并通过协同工作的方式提供数据服务的系统。

相比传统的关系型数据库，分布式数据库具有以下几个特点和优势：1. 高可扩展性：分布式数据库可以通过添加节点来扩展数据存储容量和提升数据处理性能，能够应对海量数据的存储和处理需求。

2. 高可用性：分布式数据库采用多节点冗余存储的方式，即使某一节点发生故障，也不会造成整个系统的瘫痪，数据依然可以正常访问。

3. 高性能：分布式数据库通过数据分片和并行处理的方式提高查询和事务处理的性能，有效降低了系统的响应时间和负载。

二、NoSQL数据库的特点与优势NoSQL数据库是指非关系型数据库，主要用于处理大规模分散的数据，具有以下几个特点和优势：1. 高可伸缩性：NoSQL数据库采用分布式存储和处理的方式，能够方便地水平扩展，应对大规模数据的存储和处理需求。

2. 灵活的数据模型：NoSQL数据库不遵循传统的关系模型，可以灵活地存储和查询非结构化、半结构化和结构化的数据，更适合于应对快速变化的业务需求。

3. 高性能和低延迟：NoSQL数据库采用分布式架构和缓存技术，具有较低的读写延迟和较高的吞吐量，能够实现快速的数据访问和处理。

三、分布式数据库与NoSQL数据库的比较下面将分布式数据库和NoSQL数据库在几个方面进行比较，以帮助我们更好地选择适合的数据库解决方案。

1. 数据模型分布式数据库通常采用关系模型，数据以表的形式存储，支持SQL查询和ACID事务。

而NoSQL数据库可以采用键值对、文档、列族和图形等不同的数据模型，更加灵活。