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[導(dǎo)讀]前言好久沒有分享文件IO的小技巧了,依稀記得上次分享還是在上次。第二屆云原生編程挑戰(zhàn)賽正在火熱進(jìn)行中,Kirito也在做《針對(duì)冷熱讀寫場景的RocketMQ存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》這個(gè)題目,不過參與的是內(nèi)部賽道,沒法跟外部的小伙伴們一起排名了。眾所周知,存儲(chǔ)設(shè)計(jì)離不開文件IO,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到...

前言

好久沒有分享文件 IO 的小技巧了,依稀記得上次分享還是在上次。

第二屆云原生編程挑戰(zhàn)賽正在火熱進(jìn)行中,Kirito 也在做《針對(duì)冷熱讀寫場景的RocketMQ存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》這個(gè)題目,不過參與的是內(nèi)部賽道,沒法跟外部的小伙伴們一起排名了。

眾所周知,存儲(chǔ)設(shè)計(jì)離不開文件 IO,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到文件中進(jìn)行持久化,是大多數(shù)消息隊(duì)列、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的常規(guī)操作。在比賽中,為了更貼近實(shí)際的生產(chǎn)場景,往往也會(huì)引入正確性檢測階段,以避免讓選手設(shè)計(jì)一些僅僅支持內(nèi)存行為的代碼邏輯。試想一下,RocketMQ 或者 Mysql 在宕機(jī)之后因?yàn)樗饕齺G失,而導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法查詢,這該是多么可怕的一件事!

正確性檢測要求我們寫入的數(shù)據(jù)能夠被查詢出來,沒有丟失,按照我個(gè)人的參賽經(jīng)驗(yàn),通常分為三種級(jí)別

  • 進(jìn)程正常退出或者進(jìn)程被 kill -15 中斷
  • 進(jìn)程被 kill -9 中斷
  • 系統(tǒng)掉電
第一個(gè)級(jí)別,進(jìn)程正常退出或者進(jìn)程被 kill -15 中斷,該場景沒有什么好講的,一般評(píng)測程序會(huì)留出 destroy 、close 等回調(diào)接口,用于顯式關(guān)閉,或者在 Java 中使用 JVM 提供的 ShutdownHook 監(jiān)聽 -15 信號(hào),這是最簡單的一種場景,一般不需要考慮數(shù)據(jù)一致性的問題。在實(shí)際生產(chǎn)中,對(duì)應(yīng)我們優(yōu)雅退出、手動(dòng)關(guān)機(jī)的流程。

第二個(gè)級(jí)別,進(jìn)程被 kill -9 中斷。這意味著,我們使用內(nèi)存去聚合一些數(shù)據(jù)可能是受限的,但我們?nèi)匀豢梢岳貌僮飨到y(tǒng)的一些特性,例如 PageCache 去做緩存。畢竟進(jìn)程掛了,機(jī)器可沒掛。在實(shí)際生產(chǎn)中,對(duì)應(yīng)我們遇到一些內(nèi)存溢出、FullGC 重啟進(jìn)程等暴力退出程序的場景。

第三個(gè)級(jí)別,系統(tǒng)掉電。這也是我這篇文章的主角,同時(shí)也是數(shù)據(jù)一致性要求最高的級(jí)別。系統(tǒng)掉電意味著我們甚至連 PageCache 都不能直接利用,必須嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)落到磁盤當(dāng)中。在實(shí)際生產(chǎn)中,對(duì)應(yīng)主機(jī)宕機(jī),機(jī)房斷電等場景。

可以發(fā)現(xiàn),任何一個(gè)級(jí)別,都有他們實(shí)際應(yīng)用的場景,越是一致性要求高的級(jí)別,通常性能就越差,能夠利用的手段也越少,系統(tǒng)也就越難設(shè)計(jì)。

而這次比賽的正確性描述

  1. 寫入若干條數(shù)據(jù)。
  2. 重啟機(jī)器
  3. 再讀出來,必須嚴(yán)格等于之前寫入的數(shù)據(jù)
其中的重啟機(jī)器環(huán)節(jié),恰恰是模擬的掉電。

如何理解數(shù)據(jù)不丟失

在介紹 Java 文件 IO 中保證掉電不丟失的手段之前,我還需要做一個(gè)概念的介紹,這樣方便我們更好的理解文章后續(xù)的觀點(diǎn)。

很多同學(xué)可能有疑惑,如果一個(gè)數(shù)據(jù)寫到一半,發(fā)生了掉電,那評(píng)測程序怎么知道這條數(shù)據(jù)落盤了沒有呢?評(píng)測程序會(huì)不會(huì)讀取這條數(shù)據(jù)呢?其實(shí),對(duì)于”執(zhí)行到一半“這種邏輯,誰都沒有辦法保證,正如系統(tǒng)真正掉電時(shí),他可不會(huì)跟你商量。所以,在一般的評(píng)測中,去驗(yàn)證選手的數(shù)據(jù)一致性時(shí),通常采取的做法是:當(dāng)一個(gè)方法同步返回時(shí),就應(yīng)該認(rèn)為這個(gè)數(shù)據(jù)落盤了,即使返回后立刻斷電,也應(yīng)該可以在重啟之后,查詢到這條數(shù)據(jù)。

這符合我們?cè)趯?shí)際開發(fā)/生產(chǎn)場景的認(rèn)知:

  • 對(duì)于同步方法,其實(shí)隱含了 ack 的契約,即拿到返回值的那一瞬間,認(rèn)為對(duì)方處理完畢了。
  • 對(duì)于異步方法,我們才需要增加回調(diào)或者輪詢 ack 的機(jī)制。

Java 文件 IO 保障掉電不丟數(shù)據(jù)

在《文件 IO 操作的一些最佳實(shí)踐》一文中,我其實(shí)已經(jīng)介紹了,Java 中無非就一個(gè) FileChannel 是最常用的文件操作類。FileChannelwrite 方法看似是一個(gè)同步方法,將內(nèi)存數(shù)據(jù)寫入了磁盤,但其實(shí)它和磁盤之間還隔著一層 PageCache。

文件?IO?中如何保證掉電不丟失數(shù)據(jù)?
PageCache
盡管操作系統(tǒng)可能很快就將 PageCache 刷入到了磁盤,但這個(gè)過程仍然是一個(gè)異步的過程。就以這次比賽而言,如果你僅僅數(shù)據(jù)寫入到 PageCache 就不管不問了,肯定是無法通過正確性檢測的。

解決方法也很簡單,調(diào)用 FileChannel#force(boolean meta) 方法即可,該方法會(huì)強(qiáng)制操作系統(tǒng)將 PageCache 刷盤。

force 的入?yún)⑹且粋€(gè) boolean 值,代表是否將元數(shù)據(jù)也刷盤,這塊網(wǎng)上資料比較少,我也沒有詳細(xì)的依據(jù)。按照我個(gè)人的理解,元數(shù)據(jù)包含了大小和時(shí)間戳信息,可能會(huì)影響文件的實(shí)際長度,所以 force(true) 可能更穩(wěn)妥一些。

結(jié)合第二節(jié)中介紹的內(nèi)容,我們只需要保證在每次寫入操作返回之前,調(diào)用 force,即可實(shí)現(xiàn)掉電數(shù)據(jù)不丟失的效果。

那么,代價(jià)是什么呢?意味著我們完全喪失了操作系統(tǒng)給文件 IO 設(shè)置的一道緩存。在沒有緩存又沒有 4kb 對(duì)齊的情況下,寫入放大問題將會(huì)非常明顯。

這里用一份數(shù)據(jù)說話,根據(jù)官方給出的數(shù)據(jù),這次評(píng)測使用的 SSD 吞吐可達(dá)到 320MiB/s,而我實(shí)測在不經(jīng)過優(yōu)化的場景下使用 force,僅僅能達(dá)到 50 Mib/s,直接會(huì)導(dǎo)致評(píng)測超時(shí)。

force 是掉電的拯救者,也可能是性能的毀滅者。

force 下可能的優(yōu)化方案

在實(shí)際場景中,消息的生產(chǎn)者可能會(huì)同步地連續(xù)地發(fā)送多條消息,也有可能會(huì)有多個(gè)生產(chǎn)者一起在發(fā)送消息,盡管消息的投遞是同步的,但我們?nèi)匀豢梢栽诙鄠€(gè)不同生產(chǎn)者的消息之間做一些文章,在保證 force 的同時(shí),減少寫入放大的問題。

鑒于比賽還在進(jìn)行中,我就不過多聊詳細(xì)設(shè)計(jì)了,懂的應(yīng)該看到上面這段話都懂了,還算是比較基礎(chǔ)的優(yōu)化。我在優(yōu)化過后,可以保證在 force 的前提下,將吞吐量從 50 Mib/s 提升到 275 Mib/s,盡管離理論值還是有所差距,但已經(jīng)足夠出一個(gè) baseline 了。

RocketMQ 中的實(shí)際應(yīng)用

以 RocketMQ 為例,聊聊其是如何保障數(shù)據(jù)不丟失的。RocketMQ 在 Broker 側(cè)保障數(shù)據(jù)不丟失主要有兩種機(jī)制:

  1. RocketMQ 支持配置同步雙寫,保障消息在主節(jié)點(diǎn)之外,還在一個(gè)從節(jié)點(diǎn)有備份
  2. RocketMQ 支持同步刷盤策略,即本文介紹的 FileChannel#force(boolean meta) ?方案

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