openGauss学习笔记56 openGauss 高级特性DCF

openGauss学习笔记-56 openGauss 高级特性-DCF56.1 架构介绍56.2 功能介绍56.3 使用示例

openGauss学习笔记-56 openGauss 高级特性-DCF

DCF全称是Distributed Consensus Framework，即分布式一致性共识框架。DCF实现了Paxos、Raft等解决分布式一致性问题典型算法。使用DCF可以提供日志复制、集群高可用等能力。DCF提供了自选主能力，支持少数派强起能力，日志复制支持动态流量调整。同时也提供了基于Paxos多种角色节点类型，并能进行调整。

DCF是一款高性能、高度成熟可靠、易扩展、易使用的独立基础库，其他系统通过接口与DCF简单对接，就能够轻松拥有Paxos算法赋予的强一致、高可用、自动容灾等能力。

56.1 架构介绍

DCF功能架构如图1所示，主要包括：功能模块、存储模块、通信模块、服务层等。

图 1 DCF功能架构图

• 算法模块：

  算法模块是基于multi-paxos协议实现，同时结合自身业务场景、及高性能和生态的需求，DCF做了很多功能扩展和性能优化，使其相对于基础的multi-paxos，功能变的更加丰富，在多种部署场景下性能都有明显的提升。其主要包括：Leader选举模块，日志复制模块，元数据模块，以及集群管理模块等。

• 存储模块：

  出于特定业务场景和极致高性能考虑，DCF将日志存储单独抽取出一套公共接口，并实现了一个默认的高性能存储模块。有特定场景或极致高性能及成本需求的用户，可以结合已有的存储系统，对接DCF的日志存储接口来实现其特定需求，这也是DCF作为第三方独立库的优势之一。

• 通信模块：

  通信模块主要是基于MEC实现（Message Exchange Component），提供整个DCF组件实例间通信能力，以及异步事件处理框架。主要功能有：可扩展的多种通信协议，单播、广播、环回的发送接口，消息异步处理的框架，支持多channel机制和多优先级队列，支持压缩和批量发送等。

• 服务层：

  服务层是驱动整个DCF运行的基础，提供程序运行所需要的各种基础服务。例如：锁、任务异步调度、线程池服务、定时器能力等。

56.2 功能介绍

• 支持在线添加、删除节点，在线转让Leader能力

  DCF在标准的multi-paxos基础上，支持在线添加、删除节点，支持在线将leader能力转让给其他节点。这更适合广泛业务场景，构建开发的生态。

• 支持优先级选主和策略化多数派

  • 策略化多数派：经典Paxos 理论中，多数派达成一致后数据就可以提交，而多数派是非特定的，并不能保证某个或某些节点一定能得到完整的数据。在实际应用中，往往是地理位置较近的节点会拥有强一致的数据，而地理位置较远的节点，一直处于非强一致的状态，在发生城市级容灾的时候无法激活为主节点，形同虚设。策略化多数派能力，可以让用户通过动态配置，指定某个或某些节点必须保有强一致的数据，在出现容灾需求的时，可以立即激活为主节点。

  • 优先级选主：用户可以指定各个节点的优先级。DCF严格按照指定的优先级选主，只有在优先级高的节点全部不可用时，才会激活优先级低的节点。

• 支持节点角色多样性

  DCF除了可以提供经典的Leader、Follow、Candidate角色外，还可以提供定制化的角色。例如Passive角色（有日志，有数据，没有被选举权，不参与多数派投票），log角色（有日志，没有数据，没有被选举权，参与多数派投票）。有了这些节点角色的支持，DCF可以支持节点同步、同异步混合部署等多集群部署方式。

• Batch & Pipeline

  • Batch：DCF支持多级batch操作，主要包括：

    • 将多个日志合并成单个消息进行发送。

    • 将多个日志合并写磁盘。

    • 将多个日志合并复制。

    Batch可以有效的降低消息粒度带来的额外损耗，提升吞吐。

  • Pipeline：是指在上一个消息返回结果以前，并发的发送下一个消息到对应节点的机制，通过提高并发发送消息数量（Pipeline数量），可以有效的降低并发单请求延迟，提升性能；DCF在日志持久化、网络发送、日志复制等多个阶段采用纯异步方式，将Pipeline性能发挥至极致。

• 高效流控算法

  Batching、Pipelining虽然能够提升系统整体吞吐量和性能，但是过大Batch也容易造成单请求时延过大，导致并发请求数过高，继而影响吞吐和请求时延，为此DCF设计实现了一套高效自适应的流控算法，自动探测网络带宽、网络发送时延、请求并发量等参数，并适时调整Batch和Pipeline参数，控制业务流量的注入。

  流控算法主要流程如图2所示：

  图 2 流控算法流程
  

  核心算法流程如下：

  1. DCF主节点周期性采样和计算共识信息：这里的共识信息主要是端到端达成共识的时延、端到端达成共识的日志带宽、系统整体日志回放带宽。

  2. 计算控制量：主节点根据本次采样结果和历史结果，得出性能变化趋势，根据历史控制量的值和变化趋势调整本次控制方向和控制步长，朝更优性能方向计算得出新的控制量。

  3. 控制周期到达后，更新控制量。

  4. 控制量持续作用到业务流量，控制业务流量注入的频率。

56.3 使用示例

假设集群三个节点，ip分别为，192.168.0.11,192.168.0.12,192.168.0.13。node id分别为1,2,3；节点角色分别为LEADER，FOLLOWER，FOLLOWER。

使用DCF组件能力需要在使用OM安装部署阶段，在配置文件中，开启开关enable_dcf的值为on（默认是关闭的），并配置DCF config配置信息。

在script/gspylib/etc/conf/centralized/cluster_config_template_HA.xml获取XML文件模板。

每行信息均有注释进行说明。加粗字体内容为DCF相关内容。示例如下：

 
...

1. 安装完成后查询集群状态。

   使用gs_ctl查询集群状态。

   # gs_ctl query –D
   # gs_ctl query -D /nvme0/gaussdb/cluster/nvme0/dn1
   HA state:
         local role                     : Primary  
         static connections             : 2  
         db state                       : Normal
         detail information             : Normal
   Paxos replication info:
         paxos write location           : 964/87134528  
         paxos commit location         : 964/87134528  
         local write location           : 964/87134528  
         local flush location           : 964/87134528  
         local replay location         : 964/87134528  
         dcf replication info           : {"stream_id":1,"local_node_id":1,"role":"LEADER","term":3,"run_mode":0,"work_mode":0,"hb_interval":1000,"elc_timeout":3000,"applied_index":14300633605."commit_index":14300633605,"first_index":14300625186,"last_index":14300633605,"cluster_min_apply_idx'14300633605,"leader_id":1,"leader_ip":"172.16.137.38","leader_port":17783,"nodes":[{"node_id":1,"id":"172.16.137.38","port":17783,"role":"LEADER","next_index":14300633606,"match_index":14300633605,"apply_index":14300633605},{"node_id":2,"ip":"172.16.137.40","port":17783,"role":"FOLLOWER","next_index":14300633606,"match_index":14300633605,"apply_index":14300633605},{"node_id":3,"ip":"172.16.137.42","port":17783,"role":"FOLLOWER","next_index":14300633606,"match_index":14300633605,"apply_index":14300633605}}}

   其中:

   • dcf_replication_info：表示当前节点dcf信息。

   • role：表示当前节点角色，角色一共有如下几种，LEADER、FOLLOWER、LOGGER、PASSIVE、PRE_CANDICATE、CANDIDATE、UNKNOW。从上图可以看出当前节点是LEADER节点。

   • term：选举任期。

   • run_mode：DCF运行模式，当前0表示自动选举模式，2表示关闭自动选举模式。

   • work_mode：DCF工作模式。0表示多数派模式；1表示少数派模式。

   • hb_interval：DCF节点间心跳间隔时间，单位ms。

   • elc_timeout：DCF选举超时时间，单位ms。

   • applied_index：被应用到状态机的日志位置。

   • commit_index：已被大多数DCF节点保存的日志位置，此commit_index之前日志均已持久化。

   • first_index：DCF节点保存的首条日志位置，此位置会随着DN调用dcf_truncate而向后推进，之前的日志会被清理。

   • last_index：DCF节点保存的最后一条日志位置，此日志位置包含DCF节点存储在内存里但是没有持久化的日志，故而last_index >= commit_index。

   • cluster_min_apply_idx：集群最小已应用的日志位置。

   • leader_id：leader节点ID。

   • leader_ip：leader节点IP。

   • leader_port：leader节点端口，DCF内部使用 。

   • nodes：集群其他节点信息。

2. 集群规模在线调整。

   若在线增加副本，执行以下一条命令即可。

   # gs_ctl member --operation=add --nodeid= --ip= --port=

   -D

   若需在线降副本，执行下面命令：

   # gs_ctl member --operation=remove --nodeid= -D

   在集群状态正常的情况下，5分钟就可以完成删除单个副本的任务。

3. 集群支持少数派强起功能。

   在多数派故障场景下，按正常的Paxos协议无法达成一致，系统无法继续提供服务。为了提供紧急服务能力，需在少数派情况下紧急启动提供服务。

   使用命令如下：

   # cm_ctl setrunmode -n -D --xmode=minority --votenum=

   在集群3副本的情况下，2副本故障，只需1副本达成一致即可提交。

   加回命令为：

   # cm_ctl setrunmode -n -D --xmode=normal --votenum=

4. 主动switchover操作。

   支持一主多备部署模式下切换数据库主备实例，实现AZ间的相互切换。switchover为维护操作，需确保数据库实例状态正常，所有业务结束并无主备追赶后，再进行switchover操作。

   例如节点备升主操作命令：

   # cm_ctl switchover –n -D

5. 备机重建功能。

   支持主备模式下全量build能力。实现过程是当主DN收到全量build的请求后，阻塞主DN回收DCF日志，备DN从主DN复制xlog日志和数据文件，在备DN拉起后设置DCF开始复制日志点。

   命令示例如下：

   gs_ctl build -b full -D

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