读流程优化-BackupRead（主讲人：姚文辉）慕课视频播放-大数据平台核心技术-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

那么有没有办法来解决这种

依次重试带来的性能下降呢

下面我们介绍的

BackupRead方法

可以有效缓解这种情况

首先client从master端

获取到数据位置后

client不会依次尝试所有CS

而是并行读取其中某几个

在动画中client

同时尝试从CS1和CS2

来读取数据client等到

最先由CS2返回的数据后

即表示读取成功

紧接着将一条取消读取的请求

发送给CS1

尽量可以降低

由于同时读取两份

带来的整体IO量增加

这种方法中

保证了在某些结点变慢的

情况下

可以有效抑制由于一些

异常点带来的读毛刺

但同时带来的副作用是

可能增加2倍的IO请求

所以在实现中

通常会在发起第一个CS读取后

等待一定时间后

再发起第二个

这样大部分情况

第一次读取可以返回数据

那么第二次读取

就可以不用再发送

这样不增加集群

负担的情况下

有效的抑制了读毛刺的发生

在上面BackupRead方式下

似乎已经有比较好的效果

但是如果每次等待时间一定

且总是固定或随机发送某些CS

在集群整体性能下降的时候

依然会造成很多BackupRead

请求发出给集群中增加了

不必要的IO请求量

经过恶性循环后

集群总体复制量下降

下面介绍盘古Client的

慢结点规避方法

来缓解这种情况的发生

首先 Client

收到Master返回的

数据位置后

会先根据位置信息

为每个位置进行评估

给每个位置设置一个

预计的读请求返回时间

总是将第一个请求返回

发送给预期最短时间返回的CS

如果多个请求被发送后

会根据实际的返回时间

来更新之前设的预期值

来知道后面的

读请求的发送位置

在集群整体性能下降的时候

所有位置的预期值均会增加

此时在第一个请求发送后

等待的时间会增长

发送多个请求的概率变低

防止一个读变成多个读

进一步降低集群性能

在实际实现过程中

会定期读取一次所有位置

来更新统一信息

防止集群中热点不断变化的

情况得不到反映

通过对正常读流程

和慢结点规避流程的处理探讨

可以看到一个看似简单的数据

读取操作

后面其实还是有很多

可以深入挖掘的优化点

简单概括一下读流程

可以总结成下面这四句话

大数据平台核心技术课程列表：

第一讲大数据和ODPS

-主讲人：武永卫

--大数据处理平台概述（主讲人：武永卫）

-主讲人：程永

--大数据平台ODPS（主讲人：程永）

-QUIZ--作业

第二讲分布式存储

-大纲

--大纲（主讲人：姚文辉）

-初步认识大数据对分布式存储系统的需求

--初步认识大数据对分布式存储系统的需求

-理解大数据对分布式存储系统的需求

--理解大数据对分布式存储系统的需求（主讲人：姚文辉）

-具体说明大数据对分布式存储系统的需求

--具体说明大数据对分布式存储系统的需求（主讲人：姚文辉）

-大规模分布式存储的挑战

--大规模分布式存储的挑战（主讲人：姚文辉）

-小概率事件-Raid卡故障

--小概率事件-Raid卡故障（主讲人：姚文辉）

-分布式存储系统举例

--分布式存储系统举例（主讲人：姚文辉）

-分布式存储系统重要功能设计要点剖析

--分布式存储系统重要功能设计要点剖析（主讲人：姚文辉）

-链式写正常流程

--链式写正常流程（主讲人：姚文辉）

-写流程的另一种常见方式：主从模式

--写流程的另一种常见方式：主从模式（主讲人：姚文辉）

-链式写异常流程

--链式写异常流程（主讲人：姚文辉）

-写异常处理的另一种方法-Seal and New

--写异常处理的另一种方法-Seal and New（主讲人：姚文辉）

-读正常流程

--读正常流程（主讲人：姚文辉）

-读流程优化-BackupRead

--读流程优化-BackupRead（主讲人：姚文辉）

-IO QoS

--IO QoS（主讲人：姚文辉）

-数据正确性：checksum

--数据正确性：checksum（主讲人：姚文辉）

-数据可靠性-Replication

--数据可靠性-Replication（主讲人：姚文辉）

-数据均衡-Rebalance

--数据均衡-Rebalance（主讲人：姚文辉）

-垃圾回收-Garbage collection

--垃圾回收-Garbage collection（主讲人：姚文辉）

-Erasure coding

--Erasure coding（主讲人：姚文辉）

-Erasure coding（3,2）写入和读取过程

--Erasure coding（3,2）写入和读取过程（主讲人：姚文辉）

-元数据管理的高可用性和可扩展性

--元数据管理的高可用性和可扩展性（主讲人：姚文辉）

-元数据管理的高可用性

--元数据管理的高可用性（主讲人：姚文辉）

-Paxos概要

--Paxos概要（主讲人：姚文辉）

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--Raft（主讲人：姚文辉）

-元数据管理的可扩展性

--元数据管理的可扩展性（主讲人：姚文辉）

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-盘古混合存储

--盘古混合存储（主讲人：姚文辉）

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-阿里云飞天分布式调度

--阿里云飞天分布式调度（主讲人：陶阳宇）

-任务调度

-资源调度

-容错机制

-规模挑战

-安全域性能隔离

-分布式调度的发展方向

--分布式调度的发展方向（主讲人：陶阳宇）

-QUIZ--作业

第四讲分布式编程模型的设计与演化

-数据格式和抽象

--数据格式和抽象（主讲人：吴威）

-分布式编程模型

--分布式编程模型（主讲人：吴威）

-MapReuduce编程模型

--MapReuduce编程模型（主讲人：吴威）

-关系型数据编程模型

--关系型数据编程模型（主讲人：吴威）

-分布式图计算模型

--分布式图计算模型（主讲人：吴威）

-分布式编程未来展望

--分布式编程未来展望（主讲人：吴威）

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实践1：通过两阶段提交协议完成数据上传

-分布式事务

--分布式事务 (主讲人：冯骁)

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--分布式一致性算法(主讲人：冯骁)

-两阶段提交与三阶段提交

--两阶段提交与三阶段提交(主讲人：冯骁)

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第五讲离线分布式关系型计算

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--离线分布式关系型计算_1（主讲人：王鹏飞）

-关系型计算基本原理_2

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--分布式环境中的连接计算和聚合计算（主讲人：王鹏飞）

-其他计算和物理优化

--其他计算和物理优化（主讲人：王鹏飞）

-QUIZ--作业

第六讲全局数据管理与调度

-提纲

--提纲（主讲人：罗李）

-课程背景介绍

--课程背景介绍（主讲人：罗李）

-前序知识

--前序知识（主讲人：罗李）

-分布式节点距离计算法则

--分布式节点距离计算法则（主讲人：罗李）

-数据分布策略

--数据分布策略（主讲人：罗李）

-分布式计算调度

--分布式计算调度（主讲人：罗李）

-数据就近原则计算如何容错

--数据就近原则计算如何容错（主讲人：罗李）

-ODPS跨集群数据依赖

--ODPS跨集群数据依赖（主讲人：罗李）

-QUIZ--作业

实践2：编写MR完成Group By+Join操作

-主讲人：谢德军

--实践2：编写MR完成Group By+Join操作（主讲人：谢德军）

第七讲流式计算的系统设计与实现

-增量计算和流式计算

--流式计算的系统设计与实现（主讲人：强琦）

-与批量计算的区别

--与批量计算的区别（主讲人：强琦）

-业界典型系统技术概要分析

--业界典型系统技术概要分析（主讲人：强琦）

-核心技术

--核心技术（主讲人：强琦）

-消息机制

--消息机制（主讲人：强琦）

-有状态计算、并行DAG、抢占式调度和资源隔离、Failover机制

--有状态计算、并行DAG、抢占式调度和资源隔离、Failover机制（主讲人：强琦）

-StreamSQL

--StreamSQL（主讲人：强琦）

-QUIZ--作业

第八讲内存计算

-软硬件趋势、分布式计算简史与内存计算

--软硬件趋势、分布式计算简史与内存计算（主讲人：强琦）

-分布式计算

--分布式计算（主讲人：强琦）

-内存计算

--内存计算（主讲人：强琦）

-统一的计算框架

--统一的计算框架（主讲人：强琦）

-业界经典系统技术分析-spark&flink

--业界经典系统技术分析-spark&flink（主讲人：强琦）

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第九讲大规模数据的分布式机器学习平台

-主讲人：褚葳

--大规模数据的分布式机器学习平台（主讲人：褚葳）

-QUIZ--作业

实践3：实现MapReduce编程运行时库

-分布式环境下的新问题

--分布式环境下的新问题（主讲人：徐冬）

-工程实现范例

--工程实现范例（主讲人：徐冬）

-课程设计相关问题

--课程设计相关问题（主讲人：徐冬）

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