96SEO 2026-02-19 19:59 14
本地状态比较重因为数据都是存在本地的任何的运维操作都需要进行数据搬迁运维复杂度较高。

在线上服务过程中会有故障恢复或者大量历史数据处理等场景处理历史数据会有历史数据回溯的问题造成
集群在某些运维操作的时候需要进行数据迁移这就导致了运维难度比较大那哪些场景会涉及到数据搬迁呢
如果日常流量比较大集群内数据过多的时候也确实会需要进行数据搬迁。
所以以上三个问题都会导致数据搬迁数据搬迁在数据量大的时候会涉及到天级别的运维跨度这其实在线上是难以接受的。
如果使用消息压缩那么就需要在服务端解压缩进行校验就会消耗大量的
压缩损耗尤其大)。
另外在云上客户端的环境是较为复杂的客户端的版本使用场景使用姿势都是未知的。
在不同使用场景模式下造成的资源瓶颈都是不同的。
线上可能就是遇到一个或者几个场景那么就会带来节点级别的资源损耗。
本地状态比较重存储在本地存储和计算资源没有解耦造成的要解决这些问题就需要引入比较成熟的弹性架构来帮助它实现架构上面的弹性资源的解耦。
负责统一接入负责服务发现、限流包括格式转换一些通用需求的功能上传上浮化。
这个架构优势比较明显可以看到计算资源跟存储资源是完全解耦的扩容的时候有以下优势
虽然从理论上看是有优势的但从实际落地来看有两个比较明显的问题。
在这个架构里面其实是一个强依赖关系如果它断了那么生产消费都是运行不上去的只能等系统恢复。
这两个问题在线上是比较严重的问题而且很难找到非常靠谱的存储系统去承载它强依赖的关系在系统设计过程中也是不可取的最好是对外部系统弱依赖。
自动化运营系统就是用来监控资源的使用量比如说使用的是100G的磁盘已经用到90G了那么就可以用自动化运营系统监测到
自动化运营系统同时会监控计算资源节点的运行情况监控发现计算资源如
这是目前腾讯云线上正在使用的一套产品架构但是这个产品架构之前也说到了是有缺陷的。
它只能垂直扩容但是分布式系统都是分布式的只以垂直扩容肯定是不够的肯定要在横向具备扩容的功能所以说这种系统在横向扩容领域还是和原生
所以针对以上两个弹性架构带来的问题作者又思考了一些新的可能看能否本地存储和远程存储结合起来Kafka
第一个优势在于写入延迟和本地写入延时是一致的在远程存储出现故障或者毛刺的时候可以退化为本地存储再结合自动化运营系统对本地存储形态进行动态扩容。
结合成本以及服务稳定性以及可落地性这几方面我们选择本地存储远程存储构建
接下来我们来聊一下分级存储当前的加固是怎么实现的包括它的语义是什么它能提供怎么样的数据的生命周期管理
Offset来做一个比较如果是在本地存储那么就本地存储优先返回。
如果本地存储没有那就从远端存储里面去实时读取或者说根据不同的读取策略有不同的读取下载策略进行消息读取的消费。
引入了分层存储之后数据就不只存储在本地了就涉及到远端跟本地的数据生命周期的管理。
状态流转主要体现在三个维度CopySegmentDeleteSegmentDeletePartition。
同时状态流转中从一个状态转换到另一个状态是有限制的比如不能只能从
CopySegmentStarted到DeleteSegmentStarted
RemoteLogManager负责远程存储的生命周期管理以及
持平大家可能都比较担心读取性能比如读取历史数据的吞吐、SLA、数据可靠性等。
在线上实践过程中我们使用
因为引入了第三方存储大家也知道线上的稳定性是第一重要的稳定性就是生命性所以说它的隔离性也是非常重要的。
整体落地的架构以上都有介绍的比较清楚最终我们还是讲一下未来怎么发展。
大家都知道数据存到第三方存储之后你对这部分数据的可操控性就强了很多因为数据存在HDFS那么你对文件就有操纵的能力。
目前大数据、数据符这种概念在业界传播很广在各大厂或者各个公司都有不同的场景Broker
Schema或者Protobuf、Json等。
Broker只是做计算层不光可以上传数据也可以把
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