⾼高可⽤用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统，专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年，曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东，期间提升京 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ WHY 为什什么需要流数据存储？ 单体应⽤用 烟筒式 SOA 微服务 那些年年的服务 MySQL ES HDFS KV HBase Hive 这些年年的数据 Services Data MySQL ES HDFS KV HBase Hive 统⼀一的流数据存储平台 我们的愿景 Services Streaming Storage PLRU淘汰策略略 ⾼高并发 ≠ ⾼高性能 减少等待 异步: Future, Callback, React框架 流程拆分 减少锁：CAS原语 减少锁等待: 读写锁, 细粒度锁 写⼊入数据流程 IOThreads 接收请求 Requests Queue WriteThread 处理理 FlushThread 刷盘 ReplicationThread 发送复制请求 IOThreads

构建强⼀一致性分布式数据库 TiDB 沈泰宁 R & D Engineer @ PingCAP ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 • 沈泰宁 • R&D Engineer @ PingCAP • Maintainer • rust-prometheus • grpc-rs • … ⽬目录 • What is TiDB? • How to test? What is TiDB? Single

无状态分布式系统的高可用问题 处理消息的服务节点可以随机选择 不必处理数据复制和同步的问题 系统容量和高可用能力可以同步提升 服务节点可以随意迁移，不必固定 IP 和存储 有状态分布式系统的高可用问题 一致性 可用性 分区容错性 Paxos Raft 2PC Gossip Ø 处理请求需要特定节点 Ø 必须要考虑数据备份和同步 的问题 Ø 容量扩展和高可用需要不同 解决方案 Ø 所有有状态模块 通过统一的接口 对应统一的对象 模型 配置模块对象只 需要包括 Desired State 每个领域的控 制器模块的逻 辑保证自己领 域独立自愈的 能力 改变状态的操作 必须是幂等的声 明式操作，没有 新声明时各模块 按照之前的声明 继续工作 控制器模块对象 包括Desired State 和 Realized State 声明式自愈系统的控制器协调循环 Observe Networking Data 启动异常 进程被杀 服务器假死 断电 启动异常 超卖 进程死锁 负载均衡失效 业务线程池满 监控错误 流控不合理 心跳异常 缓存热点 缓存限流 数据库热点 数据库宕机 数据库延迟 CPU 抢占 内存抢占 内存错乱 上下文切换 磁盘满 磁盘坏 网络抖动 网卡慢 断网 DNS 故障 系统单点 异步阻塞 依赖超时 内存溢出 不可读写 目录 Ø 分布式系统面临的高可用问题

接口版本控制 业务前置控制 Ng+ LUA 流量调度 降级 限流 灰度 接口分发 运营活动动态配置，接口重新编排 热点功能前置，网关分发许可限流，保护底层 接口req/resp重写，透明操作 全功能API配置，热加载 方案: nginx、 istio spring-gateway、linkerd、zuul 移动服务C 接入层 服务A 服务B 分布式事务，补偿、撤销机制 接口缓存，热数据尽可能前置 DB跟随服务 代码、逻辑、结构等都要适时重构 最终架构[简版] 移动后台打散，界限趋于不明显 极大消除冗余，三级两层划分 底层服务有序汇总直面前端 流量统一出口 积分系统 优惠券 基金服务 保险服务 理财服务 支付中心 电子签章 第三方系统 营销支持 基础服务 数据支持 批处理 … 网关(略) 共享资源串行操作 数据一致性(脏读,丢失更新等) 业务纵向拆分，化整为零 资源拆分，横向扩展 cache，index，partition parallel non-blocking sync、lock，cas 额度、库存、积分、优惠券… CAP 数据竞争� [sql方案示例] 乐观锁，带来重试代价 悲观锁，开销大，吞吐量差 数据库锁(全局标识拦截)：

degrade 弱依赖 强依赖 强依赖 备选服务 熔断、限流 降级 业界解决⽅方案 - HYSTRIX Netflix开源的一款容错框架，支持多种降级熔断技术 资源隔离 断路路器器 降级操作 请求合并 请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高，代码耦合，维护成本增⾼高 • 固化策略略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略略响应不不 友好 • ⽆无法⽀支撑 缺乏UI、没有灵活的参数、策略略配置，没有预案制定管理理能⼒力力 业务保障平台建设之路路 业务保障平台建设之路路 服务管理理 策略略管理理 预案制定 线上演练 • 降级服务统⼀一注册管理理，通过降 级服务质量量数据从整体反映各应 ⽤用的降级点和可⽤用性保障措施 • 降级策略略集中管理理，通过参数 化、配置化、脚本化⽅方式实现线 上策略略的灵活调整 • 依据服务重要程度，从全局制定 分级预案，对降级点进⾏行行预案编 发现潜在故障，多维度验证预案 有效性，评估系统可靠性，提供 降级策略略、参数调整的优化依据 整体架构 Agent 服务降级注册 降级熔断通知 元数据存储 控制 中⼼心 ETCD ETCD ETCD ETCD 服务注册监听 降级控制中⼼心 元数据 TurboMQ 熔断降级监听 Application Application Application SDK 熔断降级接⼊入

没人 58集团技术专场 二、 技术体系快速规划与 落地实践 58集团技术专场 1. 服务化-服务化之前高可用架构 � 服务化前系统架构 （1）端 （2）反向代理 （3）应用 （4）数据 58集团技术专场 1. 服务化-问题：代码拷贝 58集团技术专场 1. 服务化-问题：复杂性扩散 58集团技术专场 1. 服务化-问题：库耦合 58集团技术专场 1. 服务化-问题：DB耦合 58集团技术专场 1. 服务化-问题：SQL质量无保障 58集团技术专场 1. 服务化-解决方案：服务化 58集团技术专场 1. 服务化-58到家最佳实践 � 统一服务框架（D-SF） � 统一数据访问层（D-Dao） � 配置中心（D-Confcenter） � 消息总线（D-MQ） � 统一监控（D-Monitor） � 调用链跟踪（D-Tracker） � 服务治理（D-Watcher） 误区：监控是运维的事情 58集团技术专场 2. 监控平台- 最佳实践 � 单维度正常，能说明系统正常吗？ � 什么是立体化监控？ � 怎么个多维度法？ （1）机器、操作系统 （2）进程、端口 （3）日志 （4）接口 58集团技术专场 机器、操作系统监控 58集团技术专场 2. 监控平台-进程/端口/JVM • 两类思路：分发/汇总 • 分发类实现Tips （1）易扩展的配置 （2）远端接口探测，命令执行

• 就职于阿⾥里里，经历： • 负责淘宝应⽤用架构升级 • 核⼼心开发 - 建设⽤用户增⻓长设施与平台建设 • 负责过分布式调⽤用链跟踪框架 & 系统 • 核⼼心开发 - 分布式数据库同步系统 • Github ：https://github.com/zavakid • 开源项⽬目： • otter 核⼼心开发者： https://github.com/alibaba/otter 多个流之间才可能是并⾏行行的 Your Mouse is a Database! — Erik Meijer 流定义 • ⾯面向数据 • 操作、组合 ⾯面向流 • 业务逻辑 → 数据变换 • 数据变换 → 业务逻辑 数据 vs 逻辑 ⾯面向流编程是 ⾯面向数据编程 流式架构 流 分布式 性能 并发控制 业务编写 流 - 业务编写 创建 just / from* / window / scan / flatMap / groupBy 组合 merge / concat / startWith / zip / switch* ⼤大量量强⼤大的操作符 声明式表达 完备、更更⾼高级、更更快捷 requestFlow .buffer(10, MILLISECONDS, 16) .flatMap(service::batchOps)

交易系统架构设计-设计目标 • 吞吐量5w TPS, 延迟10ms • 能睡个好觉(数据持久化，数据最终一致性，容错) • 设计简单，运维方便 交易系统架构设计-关键点 • 内存撮合服务的状态持久化和高可用 • 消息处理顺序的保证 • 异步服务之间消息传送的可靠性 • K线：实时的分组聚合操作 • 高效利用关系数据库 交易系统架构设计-架构图 撮合 资金清算 行情推送 K线计算 历史成交 交易系统架构设计-关系数据库批量操作 insert into trades values (1, …) (2, …) … psycopg2.extras.execute_values( cur, ‘insert into trades values %s’, data ) stream = io.StringIO() # 往stream写csv格式的数据 cur.copy_from(stream copy_from(stream, ‘trades’) 交易系统架构设计-关系数据库批量操作 with tmp(id, amount) as ( values (1, …), (2, …), (3, …)) update orders set amount=tmp.amount from tmp where orders.id=tmp.id; delete

子计算机研发 专用 vs 通用 “专用”量子计算机 “通用”量子计算机 主要应用 量子系统仿真 量子化学 组合优化 机器学习 大数分解 数据库搜 索 量子动力学 量子人工智 能 影响领域 学术界 制药、能源、材料、物流、网络等 电信、网络安全、大数据、金融、医药等 核心算法 Analog Sim VQE 量子退火/QAOA QNN Shor Grover Suzuki- Trotter 华为HiQ Fermion: 一站式量子化学模拟计算解决方案 核心技术体现 HiQ Fermion 是针对近期NISQ量子器件的杀手级应用量子化学模拟开 发的一套软件包。它包括数据结构和工具用以获取和操作费米子哈密 顿量、并将之转化为量子-经典混合架构可以实现的量子态制备、演化 和测量、以及优化参数更新等全套工具。HiQ Fermion 可以在华为云 上提供一站式量子化学模拟解决方案。 和测量，用经典计算机处理能量及参数优化更新。 量子部分 经典部分 华为 HiQ Fermion： 部分关键功能测试数据 提供不同优化器作对比 支持量子化学主流的费米子编码方法 Bravyi-Kitaev Transform 华为 HiQ Fermion： 部分关键功能测试数据 具备刻画分子势能面的能力 支持多种Hardware Efficient Ansatz CNOT Single

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