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现今很多应用程序都是 数据密集型(data-intensive) 的,而非 计算密集型(compute-intensive) 的。因此 CPU 很少成为这类应用的瓶颈,更大的问题通常来自数据量、数据复杂性、以及数据的变更速度。

数据密集型应用通常由标准组件构建而成,标准组件提供了很多通用的功能;例如,许多应用程序都需要:

如果这些功能听上去平淡无奇,那是因为这些 数据系统(data system) 是非常成功的抽象:我们一直不假思索地使用它们并习以为常。绝大多数工程师不会幻想从零开始编写存储引擎,因为在开发应用时,数据库已经是足够完美的工具了。

但现实没有这么简单。不同的应用有着不同的需求,因而数据库系统也是百花齐放,有着各式各样的特性。实现缓存有很多种手段,创建搜索索引也有好几种方法,诸如此类。因此在开发应用前,我们依然有必要先弄清楚最适合手头工作的工具和方法。而且当单个工具解决不了你的问题时,组合使用这些工具可能还是有些难度的。

关于数据系统的思考

我们通常认为,数据库、消息队列、缓存等工具分属于几个差异显著的类别。虽然数据库和消息队列表面上有一些相似性 —— 它们都会存储一段时间的数据 —— 但它们有迥然不同的访问模式,这意味着迥异的性能特征和实现手段。

那我们为什么要把这些东西放在 数据系统(data system) 的总称之下混为一谈呢?

近些年来,出现了许多新的数据存储工具与数据处理工具。它们针对不同应用场景进行优化,因此不再适合生硬地归入传统类别。类别之间的界限变得越来越模糊,例如:数据存储可以被当成消息队列用(Redis),消息队列则带有类似数据库的持久保证(Apache Kafka)。

其次,越来越多的应用程序有着各种严格而广泛的要求,单个工具不足以满足所有的数据处理和存储需求。取而代之的是,总体工作被拆分成一系列能被单个工具高效完成的任务,并通过应用代码将它们缝合起来。

例如,如果将缓存(应用管理的缓存层,Memcached 或同类产品)和全文搜索(全文搜索服务器,例如 Elasticsearch 或 Solr)功能从主数据库剥离出来,那么使缓存 / 索引与主数据库保持同步通常是应用代码的责任。下图给出了这种架构可能的样子。

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一个可能的组合使用多个组件的数据系统架构

当你将多个工具组合在一起提供服务时,服务的接口或 应用程序编程接口(API, Application Programming Interface) 通常向客户端隐藏这些实现细节。现在,你基本上已经使用较小的通用组件创建了一个全新的、专用的数据系统。这个新的复合数据系统可能会提供特定的保证,例如:缓存在写入时会作废或更新,以便外部客户端获取一致的结果。现在你不仅是应用程序开发人员,还是数据系统设计人员了。

设计数据系统或服务时可能会遇到很多棘手的问题,例如:当系统出问题时,如何确保数据的正确性和完整性?当部分系统退化降级时,如何为客户提供始终如一的良好性能?当负载增加时,如何扩容应对?什么样的 API 才是好的 API?

影响数据系统设计的因素很多,包括参与人员的技能和经验、历史遗留问题、系统路径依赖、交付时限、公司的风险容忍度、监管约束等,这些因素都需要具体问题具体分析。

书中着重讨论三个在大多数软件系统中都很重要的问题:

人们经常追求这些词汇,却没有清楚理解它们到底意味着什么。为了工程的严谨性,本章主要探讨可靠性、可伸缩性和可维护性的含义。

可靠性

人们对于一个东西是否可靠,都有一个直观的想法。人们对可靠软件的典型期望包括:

如果所有这些在一起意味着 “正确工作”,那么可以把可靠性粗略理解为 “即使出现问题,也能继续正确工作”。

造成错误的原因叫做 故障(fault),能预料并应对故障的系统特性可称为 容错(fault-tolerant)韧性(resilient)。“容错” 一词可能会产生误导,因为它暗示着系统可以容忍所有可能的错误,但在实际中这是不可能的。比方说,如果整个地球(及其上的所有服务器)都被黑洞吞噬了,想要容忍这种错误,需要把网络托管到太空中 —— 这种预算能不能批准就祝你好运了。所以在讨论容错时,只有谈论特定类型的错误才有意义。

注意 故障(fault) 不同于 失效(failure)故障 通常定义为系统的一部分状态偏离其标准,而 失效 则是系统作为一个整体停止向用户提供服务。故障的概率不可能降到零,因此最好设计容错机制以防因 故障 而导致 失效

反直觉的是,在这类容错系统中,通过故意触发来 提高 故障率是有意义的,例如:在没有警告的情况下随机地杀死单个进程。许多高危漏洞实际上是由糟糕的错误处理导致的,因此我们可以通过故意引发故障来确保容错机制不断运行并接受考验,从而提高故障自然发生时系统能正确处理的信心。Netflix 公司的 Chaos Monkey就是这种方法的一个例子。

尽管比起 阻止错误(prevent error),我们通常更倾向于 容忍错误。但也有 预防胜于治疗 的情况(比如不存在治疗方法时)。安全问题就属于这种情况。例如,如果攻击者破坏了系统,并获取了敏感数据,这种事是撤销不了的。但本书主要讨论的是可以恢复的故障种类。

硬件故障

当想到系统失效的原因时,硬件故障(hardware faults) 总会第一个进入脑海。硬盘崩溃、内存出错、机房断电、有人拔错网线…… 任何与大型数据中心打过交道的人都会告诉你:一旦你拥有很多机器,这些事情 会发生!

据报道称,硬盘的 平均无故障时间(MTTF, mean time to failure) 约为 10 到 50 年。因此从数学期望上讲,在拥有 10000 个磁盘的存储集群上,平均每天会有 1 个磁盘出故障。

为了减少系统的故障率,第一反应通常都是增加单个硬件的冗余度,例如:磁盘可以组建 RAID,服务器可能有双路电源和热插拔 CPU,数据中心可能有电池和柴油发电机作为后备电源,某个组件挂掉时冗余组件可以立刻接管。这种方法虽然不能完全防止由硬件问题导致的系统失效,但它简单易懂,通常也足以让机器不间断运行很多年。

硬件冗余对于大多数应用来说已经足够了,它使单台机器完全失效变得相当罕见。只要你能快速地把备份恢复到新机器上,故障停机时间对大多数应用而言都算不上灾难性的。只有少量高可用性至关重要的应用才会要求有多套硬件冗余。

但是随着数据量和应用计算需求的增加,越来越多的应用开始大量使用机器,这会相应地增加硬件故障率。此外,在类似亚马逊 AWS(Amazon Web Services)的一些云服务平台上,虚拟机实例不可用却没有任何警告也是很常见的,因为云平台的设计就是优先考虑 灵活性(flexibility)弹性(elasticity),而不是单机可靠性。

如果在硬件冗余的基础上进一步引入软件容错机制,那么系统在容忍整个(单台)机器故障的道路上就更进一步了。这样的系统也有运维上的便利,例如:如果需要重启机器(例如应用操作系统安全补丁),单服务器系统就需要计划停机。而允许机器失效的系统则可以一次修复一个节点,无需整个系统停机。

软件错误

我们通常认为硬件故障是随机的、相互独立的:一台机器的磁盘失效并不意味着另一台机器的磁盘也会失效。虽然大量硬件组件之间可能存在微弱的相关性(例如服务器机架的温度等共同的原因),但同时发生故障也是极为罕见的。

另一类错误是内部的 系统性错误(systematic error)。这类错误难以预料,而且因为是跨节点相关的,所以比起不相关的硬件故障往往可能造成更多的 系统失效。例子包括:

导致这类软件故障的 BUG 通常会潜伏很长时间,直到被异常情况触发为止。这种情况意味着软件对其环境做出了某种假设 —— 虽然这种假设通常来说是正确的,但由于某种原因最后不再成立了。

虽然软件中的系统性故障没有速效药,但我们还是有很多小办法,例如:仔细考虑系统中的假设和交互;彻底的测试;进程隔离;允许进程崩溃并重启;测量、监控并分析生产环境中的系统行为。如果系统能够提供一些保证(例如在一个消息队列中,进入与发出的消息数量相等),那么系统就可以在运行时不断自检,并在出现 差异(discrepancy) 时报警。

人为错误

设计并构建了软件系统的工程师是人类,维持系统运行的运维也是人类。即使他们怀有最大的善意,人类也是不可靠的。举个例子,一项关于大型互联网服务的研究发现,运维配置错误是导致服务中断的首要原因,而硬件故障(服务器或网络)仅导致了 10-25% 的服务中断。

尽管人类不可靠,但怎么做才能让系统变得可靠?最好的系统会组合使用以下几种办法:

可靠性有多重要

可靠性不仅仅是针对核电站和空中交通管制软件而言,我们也期望更多平凡的应用能可靠地运行。商务应用中的错误会导致生产力损失(也许数据报告不完整还会有法律风险),而电商网站的中断则可能会导致收入和声誉的巨大损失。

即使在 “非关键” 应用中,我们也对用户负有责任。试想一位家长把所有的照片和孩子的视频储存在你的照片应用里。如果数据库突然损坏,他们会感觉如何?他们可能会知道如何从备份恢复吗?

在某些情况下,我们可能会选择牺牲可靠性来降低开发成本(例如为未经证实的市场开发产品原型)或运营成本(例如利润率极低的服务),但我们偷工减料时,应该清楚意识到自己在做什么。

可伸缩性

系统今天能可靠运行,并不意味未来也能可靠运行。服务 降级(degradation) 的一个常见原因是负载增加,例如:系统负载已经从一万个并发用户增长到十万个并发用户,或者从一百万增长到一千万。也许现在处理的数据量级要比过去大得多。

可伸缩性(Scalability) 是用来描述系统应对负载增长能力的术语。但是请注意,这不是贴在系统上的一维标签:说 “X 可伸缩” 或 “Y 不可伸缩” 是没有任何意义的。相反,讨论可伸缩性意味着考虑诸如 “如果系统以特定方式增长,有什么选项可以应对增长?” 和 “如何增加计算资源来处理额外的负载?” 等问题。

描述负载

在讨论增长问题(如果负载加倍会发生什么?)前,首先要能简要描述系统的当前负载。负载可以用一些称为 负载参数(load parameters) 的数字来描述。参数的最佳选择取决于系统架构,它可能是每秒向 Web 服务器发出的请求、数据库中的读写比率、聊天室中同时活跃的用户数量、缓存命中率或其他东西。除此之外,也许平均情况对你很重要,也许你的瓶颈是少数极端场景。

为了使这个概念更加具体,我们以推特在 2012 年 11 月发布的数据为例。推特的两个主要业务是:

扇出:从电子工程学中借用的术语,它描述了输入连接到另一个门输出的逻辑门数量。 输出需要提供足够的电流来驱动所有连接的输入。 在事务处理系统中,我们使用它来描述为了服务一个传入请求而需要执行其他服务的请求数量。

大体上讲,这一对操作有两种实现方式。

发布推文时,只需将新推文插入全局推文集合即可。当一个用户请求自己的主页时间线时,首先查找他关注的所有人,查询这些被关注用户发布的推文并按时间顺序合并。在如下图所示的关系型数据库中,可以编写这样的查询:

SELECT tweets.*, users.*
  FROM tweets
  JOIN users   ON tweets.sender_id = users.id
  JOIN follows ON follows.followee_id = users.id
  WHERE follows.follower_id = current_user

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推特主页时间线的关系型模式简单实现

为每个用户的主页时间线维护一个缓存,就像每个用户的推文收件箱。 当一个用户发布推文时,查找所有关注该用户的人,并将新的推文插入到每个主页时间线缓存中。 因此读取主页时间线的请求开销很小,因为结果已经提前计算好了。

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用于分发推特至关注者的数据流水线,2012 年 11 月的负载参数

推特的第一个版本使用了方法 1,但系统很难跟上主页时间线查询的负载。所以公司转向了方法 2,方法 2 的效果更好,因为发推频率比查询主页时间线的频率几乎低了两个数量级,所以在这种情况下,最好在写入时做更多的工作,而在读取时做更少的工作。

然而方法 2 的缺点是,发推现在需要大量的额外工作。平均来说,一条推文会发往约 75 个关注者,所以每秒 4.6k 的发推写入,变成了对主页时间线缓存每秒 345k 的写入。但这个平均值隐藏了用户粉丝数差异巨大这一现实,一些用户有超过 3000 万的粉丝,这意味着一条推文就可能会导致主页时间线缓存的 3000 万次写入!及时完成这种操作是一个巨大的挑战 —— 推特尝试在 5 秒内向粉丝发送推文。

在推特的例子中,每个用户粉丝数的分布(可能按这些用户的发推频率来加权)是探讨可伸缩性的一个关键负载参数,因为它决定了扇出负载。你的应用程序可能具有非常不同的特征,但可以采用相似的原则来考虑它的负载。

推特轶事的最终转折:现在已经稳健地实现了方法 2,推特逐步转向了两种方法的混合。大多数用户发的推文会被扇出写入其粉丝主页时间线缓存中。但是少数拥有海量粉丝的用户(即名流)会被排除在外。当用户读取主页时间线时,分别地获取出该用户所关注的每位名流的推文,再与用户的主页时间线缓存合并,如方法 1 所示。这种混合方法能始终如一地提供良好性能。

描述性能

一旦系统的负载被描述好,就可以研究当负载增加会发生什么。我们可以从两种角度来看:

这两个问题都需要性能数据,所以让我们简单地看一下如何描述系统性能。

对于 Hadoop 这样的批处理系统,通常关心的是 吞吐量(throughput),即每秒可以处理的记录数量,或者在特定规模数据集上运行作业的总时间。对于在线系统,通常更重要的是服务的 响应时间(response time),即客户端发送请求到接收响应之间的时间。

注:理想情况下,批量作业的运行时间是数据集的大小除以吞吐量。 在实践中由于数据倾斜(数据不是均匀分布在每个工作进程中),需要等待最慢的任务完成,所以运行时间往往更长。

延迟和响应时间

延迟(latency)响应时间(response time) 经常用作同义词,但实际上它们并不一样。响应时间是客户所看到的,除了实际处理请求的时间( 服务时间(service time) )之外,还包括网络延迟和排队延迟。延迟是某个请求等待处理的 持续时长,在此期间它处于 休眠(latent) 状态,并等待服务。

即使不断重复发送同样的请求,每次得到的响应时间也都会略有不同。现实世界的系统会处理各式各样的请求,响应时间可能会有很大差异。因此我们需要将响应时间视为一个可以测量的数值 分布(distribution),而不是单个数值。

下图中,每个灰条代表一次对服务的请求,其高度表示请求花费了多长时间。大多数请求是相当快的,但偶尔会出现需要更长的时间的异常值。这也许是因为缓慢的请求实质上开销更大,例如它们可能会处理更多的数据。但即使(你认为)所有请求都花费相同时间的情况下,随机的附加延迟也会导致结果变化,例如:上下文切换到后台进程,网络数据包丢失与 TCP 重传,垃圾收集暂停,强制从磁盘读取的页面错误,服务器机架中的震动,还有很多其他原因。

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展示了一个服务 100 次请求响应时间的均值与百分位数

通常报表都会展示服务的平均响应时间。 (严格来讲 “平均” 一词并不指代任何特定公式,但实际上它通常被理解为 算术平均值(arithmetic mean):给定 n 个值,加起来除以 n )。然而如果你想知道 “典型(typical)” 响应时间,那么平均值并不是一个非常好的指标,因为它不能告诉你有多少用户实际上经历了这个延迟。

通常使用 百分位点(percentiles) 会更好。如果将响应时间列表按最快到最慢排序,那么 中位数(median) 就在正中间:举个例子,如果你的响应时间中位数是 200 毫秒,这意味着一半请求的返回时间少于 200 毫秒,另一半比这个要长。

如果想知道典型场景下用户需要等待多长时间,那么中位数是一个好的度量标准:一半用户请求的响应时间少于响应时间的中位数,另一半服务时间比中位数长。中位数也被称为第 50 百分位点,有时缩写为 p50。注意中位数是关于单个请求的;如果用户同时发出几个请求(在一个会话过程中,或者由于一个页面中包含了多个资源),则至少一个请求比中位数慢的概率远大于 50%。

为了弄清异常值有多糟糕,可以看看更高的百分位点,例如第 95、99 和 99.9 百分位点(缩写为 p95,p99 和 p999)。它们意味着 95%、99% 或 99.9% 的请求响应时间要比该阈值快,例如:如果第 95 百分位点响应时间是 1.5 秒,则意味着 100 个请求中的 95 个响应时间快于 1.5 秒,而 100 个请求中的 5 个响应时间超过 1.5 秒。

响应时间的高百分位点(也称为 尾部延迟,即 tail latencies)非常重要,因为它们直接影响用户的服务体验。例如亚马逊在描述内部服务的响应时间要求时是以 99.9 百分位点为准,即使它只影响一千个请求中的一个。这是因为请求响应最慢的客户往往也是数据最多的客户,也可以说是最有价值的客户 —— 因为他们掏钱了。保证网站响应迅速对于保持客户的满意度非常重要,亚马逊观察到:响应时间增加 100 毫秒,销售量就减少 1%;而另一些报告说:慢 1 秒钟会让客户满意度指标减少 16%。

另一方面,优化第 99.99 百分位点(一万个请求中最慢的一个)被认为太昂贵了,不能为亚马逊的目标带来足够好处。减小高百分位点处的响应时间相当困难,因为它很容易受到随机事件的影响,这超出了控制范围,而且效益也很小。

百分位点通常用于 服务级别目标(SLO, service level objectives)服务级别协议(SLA, service level agreements),即定义服务预期性能和可用性的合同。 SLA 可能会声明,如果服务响应时间的中位数小于 200 毫秒,且 99.9 百分位点低于 1 秒,则认为服务工作正常(如果响应时间更长,就认为服务不达标)。这些指标为客户设定了期望值,并允许客户在 SLA 未达标的情况下要求退款。

排队延迟(queueing delay) 通常占了高百分位点处响应时间的很大一部分。由于服务器只能并行处理少量的事务(如受其 CPU 核数的限制),所以只要有少量缓慢的请求就能阻碍后续请求的处理,这种效应有时被称为 头部阻塞(head-of-line blocking) 。即使后续请求在服务器上处理的非常迅速,由于需要等待先前请求完成,客户端最终看到的是缓慢的总体响应时间。因为存在这种效应,测量客户端的响应时间非常重要。

为测试系统的可伸缩性而人为产生负载时,产生负载的客户端要独立于响应时间不断发送请求。如果客户端在发送下一个请求之前等待先前的请求完成,这种行为会产生人为排队的效果,使得测试时的队列比现实情况更短,使测量结果产生偏差。

实践中的百分位点

在多重调用的后端服务里,高百分位数变得特别重要。即使并行调用,最终用户请求仍然需要等待最慢的并行调用完成。如下图所示,只需要一个缓慢的调用就可以使整个最终用户请求变慢。即使只有一小部分后端调用速度较慢,如果最终用户请求需要多个后端调用,则获得较慢调用的机会也会增加,因此较高比例的最终用户请求速度会变慢(效果称为尾部延迟放大)。

如果你想将响应时间百分点添加到你的服务的监视仪表板,则需要持续有效地计算它们。例如,你可能希望在最近 10 分钟内保持请求响应时间的滚动窗口。每一分钟,你都会计算出该窗口中的中值和各种百分数,并将这些度量值绘制在图上。

简单的实现是在时间窗口内保存所有请求的响应时间列表,并且每分钟对列表进行排序。如果对你来说效率太低,那么有一些算法能够以最小的 CPU 和内存成本(如前向衰减、t-digest或 HdrHistogram)来计算百分位数的近似值。请注意,平均百分比(例如,减少时间分辨率或合并来自多台机器的数据)在数学上没有意义 - 聚合响应时间数据的正确方法是添加直方图。

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当一个请求需要多个后端请求时,单个后端慢请求就会拖慢整个终端用户的请求

应对负载的方法

现在我们已经讨论了用于描述负载的参数和用于衡量性能的指标。可以开始认真讨论可伸缩性了:当负载参数增加时,如何保持良好的性能?

适应某个级别负载的架构不太可能应付 10 倍于此的负载。如果你正在开发一个快速增长的服务,那么每次负载发生数量级的增长时,你可能都需要重新考虑架构 —— 或者更频繁。

人们经常讨论 纵向伸缩(scaling up,也称为垂直伸缩,即 vertical scaling,转向更强大的机器)和 横向伸缩(scaling out,也称为水平伸缩,即 horizontal scaling,将负载分布到多台小机器上)之间的对立。跨多台机器分配负载也称为 “无共享(shared-nothing)” 架构。可以在单台机器上运行的系统通常更简单,但高端机器可能非常贵,所以非常密集的负载通常无法避免地需要横向伸缩。现实世界中的优秀架构需要将这两种方法务实地结合,因为使用几台足够强大的机器可能比使用大量的小型虚拟机更简单也更便宜。

有些系统是 弹性(elastic) 的,这意味着可以在检测到负载增加时自动增加计算资源,而其他系统则是手动伸缩(人工分析容量并决定向系统添加更多的机器)。如果负载 极难预测(highly unpredictable),则弹性系统可能很有用,但手动伸缩系统更简单,并且意外操作可能会更少

跨多台机器部署 无状态服务(stateless services) 非常简单,但将带状态的数据系统从单节点变为分布式配置则可能引入许多额外复杂度。出于这个原因,常识告诉我们应该将数据库放在单个节点上(纵向伸缩),直到伸缩成本或可用性需求迫使其改为分布式。

随着分布式系统的工具和抽象越来越好,至少对于某些类型的应用而言,这种常识可能会改变。可以预见分布式数据系统将成为未来的默认设置,即使对不处理大量数据或流量的场景也如此。

大规模的系统架构通常是应用特定的 —— 没有一招鲜吃遍天的通用可伸缩架构(不正式的叫法:万金油(magic scaling sauce) )。应用的问题可能是读取量、写入量、要存储的数据量、数据的复杂度、响应时间要求、访问模式或者所有问题的大杂烩。

举个例子,用于处理每秒十万个请求(每个大小为 1 kB)的系统与用于处理每分钟 3 个请求(每个大小为 2GB)的系统看上去会非常不一样,尽管两个系统有同样的数据吞吐量。

一个良好适配应用的可伸缩架构,是围绕着 假设(assumption) 建立的:哪些操作是常见的?哪些操作是罕见的?这就是所谓负载参数。如果假设最终是错误的,那么为伸缩所做的工程投入就白费了,最糟糕的是适得其反。在早期创业公司或非正式产品中,通常支持产品快速迭代的能力,要比可伸缩至未来的假想负载要重要的多。

尽管这些架构是应用程序特定的,但可伸缩的架构通常也是从通用的积木块搭建而成的,并以常见的模式排列。

可维护性

众所周知,软件的大部分开销并不在最初的开发阶段,而是在持续的维护阶段,包括修复漏洞、保持系统正常运行、调查失效、适配新的平台、为新的场景进行修改、偿还技术债、添加新的功能等等。

不幸的是,许多从事软件系统行业的人不喜欢维护所谓的 遗留(legacy) 系统,—— 也许因为涉及修复其他人的错误、和过时的平台打交道,或者系统被迫使用于一些份外工作。每一个遗留系统都以自己的方式让人不爽,所以很难给出一个通用的建议来和它们打交道。

但是我们可以,也应该以这样一种方式来设计软件:在设计之初就尽量考虑尽可能减少维护期间的痛苦,从而避免自己的软件系统变成遗留系统。为此,我们将特别关注软件系统的三个设计原则:

和之前提到的可靠性、可伸缩性一样,实现这些目标也没有简单的解决方案。不过我们会试着想象具有可操作性,简单性和可演化性的系统会是什么样子。

可操作性:人生苦短,关爱运维

有人认为,“良好的运维经常可以绕开垃圾(或不完整)软件的局限性,而再好的软件摊上垃圾运维也没法可靠运行”。尽管运维的某些方面可以,而且应该是自动化的,但在最初建立正确运作的自动化机制仍然取决于人。

运维团队对于保持软件系统顺利运行至关重要。一个优秀运维团队的典型职责如下(或者更多):

良好的可操作性意味着更轻松的日常工作,进而运维团队能专注于高价值的事情。数据系统可以通过各种方式使日常任务更轻松:

简单性:管理复杂度

小型软件项目可以使用简单讨喜的、富表现力的代码,但随着项目越来越大,代码往往变得非常复杂,难以理解。这种复杂度拖慢了所有系统相关人员,进一步增加了维护成本。一个陷入复杂泥潭的软件项目有时被描述为 烂泥潭(a big ball of mud)

复杂度(complexity) 有各种可能的症状,例如:状态空间激增、模块间紧密耦合、纠结的依赖关系、不一致的命名和术语、解决性能问题的 Hack、需要绕开的特例等等,现在已经有很多关于这个话题的讨论。

因为复杂度导致维护困难时,预算和时间安排通常会超支。在复杂的软件中进行变更,引入错误的风险也更大:当开发人员难以理解系统时,隐藏的假设、无意的后果和意外的交互就更容易被忽略。相反,降低复杂度能极大地提高软件的可维护性,因此简单性应该是构建系统的一个关键目标。

简化系统并不一定意味着减少功能;它也可以意味着消除 额外的(accidental) 的复杂度。 Moseley 和 Marks把 额外复杂度 定义为:由具体实现中涌现,而非(从用户视角看,系统所解决的)问题本身固有的复杂度。

用于消除 额外复杂度 的最好工具之一是 抽象(abstraction)。一个好的抽象可以将大量实现细节隐藏在一个干净,简单易懂的外观下面。一个好的抽象也可以广泛用于各类不同应用。比起重复造很多轮子,重用抽象不仅更有效率,而且有助于开发高质量的软件。抽象组件的质量改进将使所有使用它的应用受益。

例如,高级编程语言是一种抽象,隐藏了机器码、CPU 寄存器和系统调用。 SQL 也是一种抽象,隐藏了复杂的磁盘 / 内存数据结构、来自其他客户端的并发请求、崩溃后的不一致性。当然在用高级语言编程时,我们仍然用到了机器码;只不过没有 直接(directly) 使用罢了,正是因为编程语言的抽象,我们才不必去考虑这些实现细节。

抽象可以帮助我们将系统的复杂度控制在可管理的水平,不过,找到好的抽象是非常困难的。在分布式系统领域虽然有许多好的算法,但我们并不清楚它们应该打包成什么样的抽象。

本书主要讨论的那些允许我们将大型系统的部分提取为定义明确的、可重用的组件的优秀抽象。

可演化性:拥抱变化

系统的需求永远不变,基本是不可能的。更可能的情况是,它们处于常态的变化中,例如:你了解了新的事实、出现意想不到的应用场景、业务优先级发生变化、用户要求新功能、新平台取代旧平台、法律或监管要求发生变化、系统增长迫使架构变化等。

在组织流程方面, 敏捷(agile) 工作模式为适应变化提供了一个框架。敏捷社区还开发了对在频繁变化的环境中开发软件很有帮助的技术工具和模式,如 测试驱动开发(TDD, test-driven development)重构(refactoring)

这些敏捷技术的大部分讨论都集中在相当小的规模(同一个应用中的几个代码文件)。本书将探索在更大数据系统层面上提高敏捷性的方法,可能由几个不同的应用或服务组成。例如,为了将装配主页时间线的方法从方法 1 变为方法 2,你会如何 “重构” 推特的架构 ?

修改数据系统并使其适应不断变化需求的容易程度,是与 简单性抽象性 密切相关的:简单易懂的系统通常比复杂系统更容易修改。但由于这是一个非常重要的概念,我们将用一个不同的词来指代数据系统层面的敏捷性: 可演化性(evolvability)

本章小结

一个应用必须满足各种需求才称得上有用。有一些 功能需求(functional requirements,即它应该做什么,比如允许以各种方式存储,检索,搜索和处理数据)以及一些 非功能性需求(nonfunctional,即通用属性,例如安全性、可靠性、合规性、可伸缩性、兼容性和可维护性)。在本章详细讨论了可靠性,可伸缩性和可维护性。

可靠性(Reliability) 意味着即使发生故障,系统也能正常工作。故障可能发生在硬件(通常是随机的和不相关的)、软件(通常是系统性的 Bug,很难处理)和人类(不可避免地时不时出错)。 容错技术 可以对终端用户隐藏某些类型的故障。

可伸缩性(Scalability) 意味着即使在负载增加的情况下也有保持性能的策略。为了讨论可伸缩性,我们首先需要定量描述负载和性能的方法。我们简要了解了推特主页时间线的例子,介绍描述负载的方法,并将响应时间百分位点作为衡量性能的一种方式。在可伸缩的系统中可以添加 处理容量(processing capacity) 以在高负载下保持可靠。

可维护性(Maintainability) 有许多方面,但实质上是关于工程师和运维团队的生活质量的。良好的抽象可以帮助降低复杂度,并使系统易于修改和适应新的应用场景。良好的可操作性意味着对系统的健康状态具有良好的可见性,并拥有有效的管理手段。

使应用可靠、可伸缩或可维护并不容易。在接下来的几章中,我们将看到一些数据系统的例子,并分析它们如何实现这些目标。