数据正确性：checksum（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

QOS保证了系统的服务质量

但更重要的是

数据的正确性

保证可以读取到

和写入数据一模一样的数据

在集群中

网络内存磁盘和软件

都有可能导致数据错误

那么在分布式存储系统中

如何保证海量数据中

没有任何数据错误呢

我们一起来探讨一下

解决方法

数据应该被全程保护

否则任意环节出现问题

导致数据错误

未被检测到

都会导致数据出错

被保护的数据

至少应该具有数据

数据长度

和CRC校验值

这样三元组

而且在任何后续处理中

都应该先对数据进行处理

再校验这三元组的一致性

来保证刚被处理过的数据

是正确的

接下来看数据是怎么进入

分布式存储系统

以及后续如何保护的

首先在数据进入系统前

应该有checksum保护

否则在系统内部

进行传输的时候

再进行数据计算

则有可能由于内存ECC错误

或者程序BUG导致数据错误

在网络上传输

通常为了降低数据块过大

带来网络波动

会对数据进行分组

此时应用前面的原则

应该前对数据进行分组

给每个分块计算三元组

然后计算传入系统的

三元组是否一致

一致则通过网络

传给存储模块

存储模块接收网络数据后

对数据进行一致性检查

通过后有两种可用处理方法

一种是将网络的数据

三元组直接进行存储

另一种方法是

重新对数据进行整理

形成新的三元组存储到磁盘上

第一种处理方法

减少了一次重新拷贝数据

和计算的代价

但是如果数据不够规整

会导致需要对数据进行索引处理

第二种处理方法

则对数据进行有效转换后

来降低后续数据维护的复杂度

例如在数据的逻辑长度上

做定长划分

重新计算每一个定长块的checksum

并存储到磁盘

由于数据定长

所以不用数据索引

方便以后数据读取时

对数据的定位

对数据的checksum进行存储后

为了防止磁盘损坏带来的

数据错误

存储系统会在后台

启动数据定期检查任务

在发现数据损坏后

立即使用其他机器上

未被损坏的数据进行拷贝

进行恢复

来防止数据丢失

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