NoSQL 仲裁与虚拟分片的比较

Question

在阅读了一些 NoSQL 技术之后，我发现 Quorum 与 Virtual Sharding 相比失败了。虚拟分片允许可扩展性并且不会增加整个系统的读/写量。还有什么不好的是我绝对找不到仲裁比分片有任何好处。

问题： 您能否从数据一致性/性能/可扩展性的角度作为仲裁技术的倡导者，并阐明它比分片更好的情况？

以下是我对这些东西的看法：

法定人数：

假设我有一个需要高度数据一致性的预订系统。使用 NoSQL 实现数据一致性的方法之一是 quorum，表示R + W > N，其中R - 读取节点，W - 写入节点和N - 节点总数。

据我了解，如果您使用仲裁而不是写入一行，您的数据库需要执行写入操作W 次。还要阅读您的数据库需要做的R 读取的内容。 对吗？

虚拟分片：

据我了解，sharding - 当存在类似于 hashmap 的东西时，根据某些标准，它会告诉您收入数据应该存储在哪里/应该从哪里读取。假设您有N 节点。 Virtual 意味着为了避免可伸缩性问题，哈希映射将大于N，但假设10*N。这允许在添加新节点时轻松重新配置。

它的优点是它不需要像仲裁这样的任何复制！当然，为了可用性/故障转移，您可以为每个节点带来一个主从备份。但这不会增加系统中的读/写量。

Answer 1

这里需要做出的关键区别在于，“仲裁”是一个用于分区中副本之间最终一致性的概念，其中“分片”是数据分区的概念，并不意味着复制。

在像 cassandra 这样的系统中，复制不是必需的。您可以仅将 cassandra 用于数据分区/分片，将令牌分配给您的节点以建立环中数据的所有权。 Cassandra 使用一个名为 consistent hashing 的概念来跨集群中的节点分发数据。

在向 cassandra 读写数据时，Quorum 是一个可用的consistency level。当您写入 cassandra 时，所有副本都会接收并处理写入请求，而不管使用的一致性级别如何。但是，只要有足够的副本成功处理写入以满足一致性级别，cassandra 就会响应请求。对于读取，该过程有些不同，因为所有节点都会对数据创建摘要，而只有满足一致性级别的足够多的节点会执行读取（在正常情况下）。

正如您所指出的，如果没有多个副本，可用性是一个问题。如果您的示例中的每个分片都有一个主从配置，那么您实际上是在两次写入数据。这取决于数据库的解决方案和配置，即数据库在主处理写入时是否响应写入，或者是否也需要完成对从属的写入。

Cassandra 在分区/分片和复制方面都表现出色。其他AP nosql 解决方案也是如此。此外，由于 cassandra 通过一致性级别支持可调一致性，这使您可以在应用程序的可用性和一致性之间找到理想的平衡。通过使用仲裁一致性级别，您可以在副本丢失的情况下幸存下来（即，使用 3 个副本，您可以在分区中丢失 1 个节点的情况下幸存下来），同时您的应用程序继续工作。

在 cassandra 中使用 quorum 一致性（或任何其他一致性）进行复制相对于其他解决方案中的分片+备份的优势在于，如果分片/分区的主节点发生故障，则该分区将不可用，直到备份变为活动状态.在副本失败的 AP 系统（如 cassandra）中，只要满足一致性级别，系统就会继续正常工作。不需要经常不透明的“主动-被动切换”（实际上取决于数据库解决方案）。此外，如果您有足够高的复制因子，您可以支持在一个分区中丢失多个节点（即使用具有 5 个节点的 RF 的 QUORUM 允许您在一个分区中丢失 2 个节点）。最后一个优点是，由于您可以在一个分区中拥有许多活动副本，它们都可以同时服务请求，而在主从设置中，只有主服务读取/写入。这可能会带来更好的大规模性能。