Стратегии согласованности данных и восстановления после сбоев в HBase
Стратегии согласованности данных и восстановления после сбоев в HBase

В системе распределенных баз данных согласованность данных и восстановление после сбоев являются двумя очень важными проблемами. Как типичная распределенная база данных NoSQL, HBase обеспечивает эффективную производительность чтения и записи, а также горизонтальную масштабируемость и широко используется в сценариях с большими данными. Однако перед лицом неизбежных сбоев узлов и разделов сети в распределенной архитектуре обеспечение согласованности данных и быстрое восстановление после сбоев являются важными целями проектирования системы HBase.


Согласованность данных в HBase

В распределенных системах согласованность данных обычно можно разделить на следующие три типа:

тип консистенции

описывать

сильная консистенция

Каждая операция чтения может считывать последние результаты записи.

конечная согласованность

При отсутствии новых операций записи данные в конечном итоге достигнут согласованного состояния, но операции чтения могут получить данные с истекшим сроком действия.

слабая консистенция

Система не гарантирует, что данные достигнут согласованного состояния, и может возвращать противоречивые данные.

HBaseизсильная консистенция Модель

HBaseследоватьсильная консистенция Модель,То есть после каждой операции записи,Клиент может прочитать последние данные. Это делается с помощью следующего механизма:

Таблица механизма WAL (Write Ahead Log)

механизм

описывать

WALмеханизм

Перед каждой записью данных HBase сначала записывает данные в файл журнала WAL.

Защита от потери данных

Убедитесь, что данные не потеряны после непредвиденных сбоев.

Процесс записи журнала

Операция записи не будет завершена по-настоящему, пока все реплики не будут успешно записаны в журнал.

Таблицы MemStore и HFileмеханизм

механизм

описывать

MemStore

Данные сначала записываются в MemStore и временно сохраняются в памяти.

Флэш-диск

Когда данные в MemStore достигают определенного размера, данные преобразуются в формат Флэш-диск и создается файл HFile.

Чтение приоритета операции

Во время операций чтения HBase отдает приоритет чтению последних данных в MemStore, чтобы обеспечить согласованность чтения данных.

Примеры кода для достижения согласованности данных

В приведенном ниже коде мы покажем, как обеспечить согласованность данных с помощью WAL и MemStore.

Язык кода:java
копировать
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBaseConsistencyExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Создать объект конфигурации HBase
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config)) {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("user_data"));

            // Вставьте фрагмент данных
            Put put = new Put(Bytes.toBytes("user123"));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("personal_info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("Alice"));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("personal_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("30"));
            table.put(put);

            // Обеспечьте согласованность данных с помощью WALмеханизма.
            put.setDurability(Durability.SYNC_WAL); // Используйте журналы WAL для обеспечения сохранности данных.
            table.put(put);

            System.out.println("Data inserted with WAL enabled.");

            // Получите данные и проверьте согласованность
            Get get = new Get(Bytes.toBytes("user123"));
            Result result = table.get(get);
            String name = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("personal_info"), Bytes.toBytes("name")));
            String age = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("personal_info"), Bytes.toBytes("age")));
            System.out.println("Name: " + name + ", Age: " + age);
        }
    }
}

по этому коду,Вы можете увидеть, как использовать WALмеханизм HBase для обеспечения согласованности данных. Даже если во время записи произошел сбой,Мы также можем гарантировать, что данные не будут потеряны через журналы WAL.


Стратегии восстановления после сбоев в HBase

HBase имеет встроенный механизм отказоустойчивости и восстановления.,Чтобы гарантировать, что в случае возникновения непредвиденных ситуаций, таких как сбой узла и раздела сети,,Систему можно быстро восстановить, а обслуживание продолжить.

Восстановление после сбоя сервера региона

Единицей хранения данных в HBase является регион, а сервер региона отвечает за управление несколькими регионами. При сбое сервера региона HBase выполняет восстановление после сбоя, выполнив следующие шаги:

Шаги восстановления

описывать

Ошибка обнаружения мастера

Главный узел HBase контролирует все серверы региона. Когда сервер региона обнаруживается отключенным, запускается процесс восстановления после сбоя.

Переназначить регион

Главный узел перераспределяет регион, размещенный на вышедшем из строя сервере региона, другим доступным серверам региона.

Восстановить данные из журналов WAL

Новый сервер региона считывает журнал WAL вышедшего из строя сервера региона и применяет незавершенные операции записи к размещенным на нем регионам, чтобы гарантировать, что данные не будут потеряны.

Примеры кода для восстановления после сбоя

Чтобы смоделировать регион сбоя сервера, следующий код показывает, как обрабатывать механизм перераспределения региона и восстановления данных.

Язык кода:java
копировать
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBaseFailureRecoveryExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Настроить HBase
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config)) {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("user_data"));

            // Имитировать регион Восстановление данных после сбоя сервера
            Get get = new Get(Bytes.toBytes("user123"));
            Result result = table.get(get);
            if (!result.isEmpty()) {
                String name = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("personal_info"), Bytes.toBytes("name")));
                String age = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("personal_info"), Bytes.toBytes("age")));
                System.out.println("Recovered Name: " + name + ", Recovered Age: " + age);
            } else {
                System.out.println("Data not found, recovery in progress...");
            }

            // Вы можете продолжить работу с данными после перераспределения региона.
            Put put = new Put(Bytes.toBytes("user123"));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("personal_info"), Bytes.toBytes("address"), Bytes.toBytes("New York"));
            table.put(put);
            System.out.println("New data inserted after recovery.");
        }
    }
}

Этот код имитирует обработку после сбоя сервера региона, данные восстанавливаются через журнал WAL и регион перераспределяется. Пользователи могут продолжать нормально работать с данными после устранения сбоя.


Пример анализа согласованности данных и устранения ошибок

Случай согласованности данных

в системе комментариев пользователей,Данные комментариев пользователей должны записываться в режиме реального времени и быть легко читаемыми. WALмеханизм от HBase,Мы можем гарантировать, что даже в случае сбоя системы во время процесса записи,Данные по-прежнему можно восстановить через журналы WAL.,Убедитесь, что комментарии пользователей не теряются.

Структура таблицы спроектирована следующим образом:

кланы

Список

иллюстрировать

comments

commentId

Уникальный идентификатор комментария

comments

userId

ID пользователя

comments

commentText

Содержание комментария

comments

timestamp

Время комментирования

Язык кода:java
копировать
Put put = new Put(Bytes.toBytes("comment_20230906_001"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("comments"), Bytes.toBytes("userId"), Bytes.toBytes("user123"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("comments"), Bytes.toBytes("commentText"), Bytes.toBytes("This is a great post!"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("comments"), Bytes.toBytes("timestamp"), Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis()));
put.setDurability(Durability.SYNC_WAL); // Использование механизма журналов WAL
table.put(put);

Обеспечьте согласованность записи данных посредством WALмеханизма, и комментарии пользователей не будут потеряны, даже если система выйдет из строя.

Случай восстановления после сбоя

В системе заказов электронной коммерции, Регион После сбоя сервера,Данные заказа должны быть восстановлены быстро и последовательно. В этом сценарии,HBase использует перераспределение региона главного узла и механизм восстановления журналов WAL.,Убедитесь, что информация о заказе не потеряна.

Структура таблицы спроектирована следующим образом:

кланы

Список

иллюстрировать

orders

orderId

Уникальный идентификатор заказа

orders

userId

ID пользователя

orders

productId

Идентификатор продукта

orders

orderStatus

Статус заказа

orders

timestamp

время заказа

Код развертывания следующий:

Язык кода:java
копировать
Get get = new Get(Bytes.toBytes("order_20230906_001"));
Result result = table.get(get);
if (!result.isEmpty()) {
    String orderStatus = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("orders"), Bytes.toBytes("orderStatus")));
    System.out.println("Recovered Order Status: " + orderStatus);
} else {
    System.out.println

("Order not found, recovery in progress...");
}

После сбоя системы данные заказа можно быстро восстановить через журнал WAL, чтобы обеспечить высокую доступность системы.

HBase использует модель сильной консистенции и эффективный механизм восстановления после сбоев.,Он может обеспечить стабильные и эффективные услуги хранения данных в крупномасштабных распределенных системах. Согласованность данных гарантируется благодаря совместной работе WAL и MemStore.,Устранение сбоев достигается за счет координации Мастер-узла и воспроизведения журналов WAL.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose