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开源的淘宝

非常低调的,淘宝开源平台今天上线了。并且一款重量级的产品在平台上正式开源:Tair

Tair是淘宝内部广泛使用的核心分布式缓存系统,在数据库前面承担了大量的访问压力,基本上你能想到的电子商务网站访问压力较大的应用场景中,都有Tair的缓存发挥力量的地方。非常期待Tair开源以后能有更多优秀的开发者加入,让Tair能够更加健壮的发展,这样作为DBA,我们的日子就可以过得更轻松一点了,毕竟大压力的互联网应用中,缓存为王

Tair总体架构图(refer):

Tair只是一个开始,接下来,淘宝更多的核心底层与具体业务逻辑无关的产品将陆续开源,从今天开始,淘宝将是一个开源的淘宝,希望有一天,DBA也能为这个开源平台贡献一份力量。

谨以此帖,猛顶淘蝌蚪

Perl的English模块

Perl中有很多以$开头的特殊变量,如果使用得当,可以写出简洁高效的代码,但对于阅读代码来说就带来了一些困扰。因此Perl内置了名为English的模块,对这些特殊变量定义了英文别名,记录于此备查。


special variable
alias
miscellaneous  
$_ $ARG
@_ @ARG
$" $LIST_SEPARATOR
$;
$SUBSCRIPT_SEPARATOR
or $SUBSEP
regular expression or matching  
$& $MATCH
$` $PREMATCH
$' $POSTMATCH
$+ $LAST_PAREN_MATCH
input  
$. $INPUT_LINE_NUMBER or $NR
$/ $INPUT_RECORD_SEPARATOR or $RS

output
 
$| $OUTPUT_AUTOFLUSH
$, $OUTPUT_FIELD_SEPARATOR or $OFS
$\ $OUTPUT_RECORD_SEPARATOR or $ORS
formats  
$% $FORMAT_PAGE_NUMBER
$= $FORMAT_LINES_PER_PAGE
$_ $FORMAT_LINES_LEFT
$~ $FORMAT_NAME
$^ $FORMAT_TOP_NAME
$: $FORMAT_LINE_BREAK_CHARACTERS
$^L $FORMAT_FORMFEED
error status  
$? $CHILD_ERROR
$! $OS_ERROR or $ERRNO
$@ $EVAL_ERROR
process information  
$$ $PROCESS_ID or $PID
$< $real_user_id or $UID
$> $EFFECTIVE_USER_ID or $EUID
$( $REAL_GROUP_ID or $GID
$) $EFFECTIVE_GROUP_ID or $EGID
$0 $PROGRAM_NAME
internal variables  
$] or $^V $PERL_VERSION
$^A $ACCUMULATOR
$^D $DEBUGGING
$^F $SYSTEM_FD_MAX
$^I $INPLACE_EDIT
$^O $OSNAME
$^P $PERLDB
$^T $BASETIME
$^W $WARNING
$^X $EXECUTABLE_NAME

Cassandra运维之道

对于传统的关系数据库Oracle/MySQL等,NoSQL一个相当大的不足是文档资料的缺失。相对而言,Cassandra还能找到不少资料,这个ppt是我根据网上一些资料,结合这几天浏览了一点源代码的一些理解,整理的一个普及资料。名字起的有点大,可能有点地方理解有偏差,权当这是version 0.1吧,接下来一些产品会开始使用Cassandra,结合实际的运维经验,希望能逐步形成类似最佳实践的操作手册。

Cassandra之Token

有一个多月没有更新过blog了,有点惭愧。不管何种理由,不管工作生活有何种变动,有一些我们内心真正追求的东西,不能放弃。昨天晚上,世界杯大幕拉开,在等待揭幕战的过程中,看了一段Cassandra关于dht部分的源代码。要在生产系统中运维,则数据如何分布不得不做周详细致的考虑。

将Cassandra用于实际的生成环境,一个必须要考虑的关键问题是Token的选择。Token决定了每个节点存储的数据的分布范围,每个节点保存的数据的key在(前一个节点Token,本节点Token]的半开半闭区间内,所有的节点形成一个首尾相接的环,所以第一个节点保存的是大于最大Token小于等于最小Token之间的数据。

根据采用的分区策略的不同,Token的类型和设置原则也有所不同。 Cassandra (0.6版本)本身支持三种分区策略:

RandomPartitioner:随机分区是一种hash分区策略,使用的Token是大整数型(BigInteger),范围为0~2^127,因此极端情况下,一个采用随机分区策略的Cassandra集群的节点可以达到2^127+1个节点。嗯,为什么是2^127?因为Cassandra采用了MD5作为hash函数,其结果是128位的整数值(其中一位是符号位,Token取绝对值为结果)。采用随机分区策略的集群无法支持针对Key的范围查询。假如集群有N个节点,每个节点的hash空间采取平均分布的话,那么第i个节点的Token可以设置为:

 i * ( 2 ^ 127 / N )

下面的测试程序是从org.apache.cassandra.utils.FBUtilities类抽取出来的计算MD5值的函数,输入任何字符都可以得到其对应的MD5的整数值,利用该值和节点的Token对比即可知道该Key对应的数据归属于哪个节点:

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.math.BigInteger;
import java.security.MessageDigest;

class get_md5{
  static final Scanner cin=new Scanner(System.in);

  public static byte[] hash(String type, byte[]... data){
    byte[] result = null;
    try{
      MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance(type);
      for(byte[] block : data)
        messageDigest.update(block);
      result = messageDigest.digest();
    }
    catch (Exception e){
      throw new RuntimeException(e);
    }
    return result;
  }

  public static BigInteger hash(String data){
    byte[] result = hash("MD5", data.getBytes());
    BigInteger hash = new BigInteger(result);
    return hash.abs();
  }

  public static void main(String[] args){
    while(cin.hasNext()){
      String str1=cin.next();
      BigInteger a= hash(str1);
      System.out.println(a);
    }
  }
}
D:>java get_md5
ningoo
100335222541762605209205022078301814192
江枫
48295316926871024838894171432474082043

OrderPreservingPartitioner:如果要支持针对Key的范围查询,那么可以选择这种有序分区策略。该策略采用的是字符串类型的Token。每个节点的具体选择需要根据Key的情况来确定。如果没有指定InitialToken,则系统会使用一个长度为16的随机字符串作为Token,字符串包含大小写字符和数字。

CollatingOrderPreservingPartitioner:和OrderPreservingPartitioner一样是有序分区策略。只是排序的方式不一样,采用的是字节型Token,支持设置不同语言环境的排序方式,代码中默认是en_US。

分区策略和每个节点的Token(Initial Token)都可以在storage-conf.xml配置文件中设置:

<Partitioner>org.apache.cassandra.dht.RandomPartitioner</Partitioner>
<InitialToken>10633823966279300000000000000000000000</InitialToken>

节点初始化完成以后,Token值做为元数据会保留在system keyspace中,每次启动会以该值为准,即使再改动配置文件中的InitialToken也不会产生任何影响。

Saved Token found: 10633823966279300000000000000000000000

通过nodetool的ring命令,可以查看集群各个节点的Token,这些Token值最好备份下来,当出现节点彻底顺坏时,可以重新设置同样的Token,确保数据分布可以不受节点损坏的影响。

 nodetool -h test ring
Address       Status     Load          Range                                      Ring
                                       85070591730234600000000000000000000000
192.168.0.1 Up         0 bytes       10633823966279300000000000000000000000     |<--|
192.168.0.2 Up         0 bytes       85070591730234600000000000000000000000     |-->|

PS: 在我的0.6.2的一个测试集群中,使用nodetool时不小心连到了9160端口,结果每次都会把节点搞挂,百试百灵。而且直接telnet到9160端口,随便发送个字符,也会把节点搞崩溃。不知道是我的测试环境的原因,还是Thrift有bug,这样节点的健壮性就有问题了,这个端口只能接受协议格式内的信息。对Java和Thrift都不太了解,把这个问题抛出来,希望有大牛能帮忙找到原因。

Update:之前贴的nodetool错连9160端口的报错可能有点误导大家,因为jmx用的默认的8080端口,连9160端口jmx报错是正常的,问题是节点不应该崩溃的。看了/var/log/cassandra/system.log中记录的节点错误信息,报的是OOM,Cassandra的java进程都消失了。调整了一下jvm参数,将heap的最小内存从默认的256MB设置到1G(-Xms1G),还是有同样的问题。另外,我的java环境是jre1.6.0_18。

ERROR [pool-1-thread-1] 2010-06-12 16:49:40,459 CassandraDaemon.java (line 78)
Fatal exception in thread Thread[pool-1-thread-1,5,main]
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
        at org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol.readStringBody(TBinaryProtocol.java:296)
        at org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol.readMessageBegin(TBinaryProtocol.java:203)
        at org.apache.cassandra.thrift.Cassandra$Processor.process(Cassandra.java:1113)
        at org.apache.thrift.server.TThreadPoolServer$WorkerProcess.run(TThreadPoolServer.java:253)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.runTask(Unknown Source)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(Unknown Source)
        at java.lang.Thread.run(Unknown Source)

Google了一把这个错误,也有人碰到过,并且发现Thrift确实有类似的bug:
https://issues.apache.org/jira/browse/THRIFT-601

参考文档:
http://wiki.apache.org/cassandra/Operations


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