高可用分布式流数据存储设计-李玥

《高可用分布式流数据存储设计》是京东集团技术架构部架构师李玥在分布式流数据存储领域的设计总结。本文从设计背景、定位、实现及优化等方面详细阐述了高可用分布式流数据存储系统的构建思路和技术实现，以下是总结： ### 1. **设计背景与需求** 随着微服务架构的普及以及高并发场景的增多，传统的单体应用和SOA架构在处理流数据时面临性能瓶颈和可靠性问题。流数据存储系统需要满足高性能、高可用性、可靠性和顺序一致性的要求。 主要需求包括： - **数据有序**：尾部写入，不变，顺序读取； - **分布式**：支持分布式环境； - **高性能**：高吞吐量、低延迟； - **可靠性**：数据一致性保障； - **近乎无限容量**：支持数据的长期存储和扩展。 ### 2. **设计目标与架构** 设计目标是构建一个统一的流数据存储平台，整合多种存储系统（如MySQL、ES、HDFS、KV、HBase、Hive等），满足流数据存储的多样化需求。 核心设计理念包括： - 高并发 ≠ 高性能：通过减少等待和锁等待优化性能； - 异步处理：采用Future、Callback、React框架减少同步阻塞； - 缓存机制：采用堆外内存、异步预加载、读写共页、PLRU淘汰策略优化缓存性能； - 线程模型优化：通过减少锁（CAS原语）、细粒度锁（读写锁）提升并发能力。 ### 3. **实现与优化** 系统实现包括： - **线程模型**：采用写入线程、处理线程、刷盘线程、复制线程等分工协作，提升系统并发处理能力； - **缓存与存储**：通过Journal Cache和Journal Files实现高效的读写操作； - **异步机制**：采用异步预加载、异步刷盘、异步复制等技术减少等待时间； - **锁优化**：通过细粒度锁和读写锁减少锁竞争，提升系统吞吐量。 ### 4. **总结** 本文通过分析流数据存储的背景、需求和技术实现，提出了一个高可用、高性能、可靠的分布式流数据存储系统设计方案，并通过线程模型、缓存机制、异步处理和锁优化等技术手段实现了系统的高效运行。该设计为实际应用提供了参考价值。