虽然无状态 (Stateless) 应用架构因其易于扩展和管理而在云原生时代备受推崇,但许多关键业务应用本质上是有状态 (Stateful) 的,它们需要在多次请求或多个实例之间维护和共享状态信息。除了常见的关系型数据库和 NoSQL 数据库,还有许多其他类型的有状态应用,如分布式缓存、消息队列、会话存储、自定义的有状态微服务等,也需要在 Google Compute Engine (GCE) 上可靠地运行。本文将探讨在 GCE 上构建这些非数据库型有状态应用的挑战与架构模式。
一、 有状态应用在 GCE 上的挑战
相比无状态应用,在 GCE 上运行有状态应用面临更多挑战:
状态一致性: 如何确保分布在多个 GCE 实例上的状态副本保持一致?
数据持久性: 如何确保存储在实例本地(如内存、本地 SSD)或挂载磁盘上的状态在实例故障、重启或替换时不会丢失?
高可用性: 单个实例故障不能导致整个服务不可用或状态丢失。如何实现故障转移和状态恢复?
伸缩性: 如何在增加或减少实例数量时,安全地迁移或重新分配状态?水平扩展通常更复杂。
更新与部署: 如何在不丢失状态或中断服务的情况下更新有状态应用的版本?滚动更新需要特殊处理。
网络分区: 如何处理因网络问题导致实例间无法通信,可能引发“脑裂”(Split-brain) 的情况?
二、 GCE 上有状态应用的架构模式
针对上述挑战,可以采用以下一些架构模式:
主从/主备复制 (Primary-Replica / Primary-Standby):
模式: 一个主 GCE 实例处理写操作和状态变更,并将状态同步(同步或异步)复制到一个或多个从/备 GCE 实例。读操作可以由主实例或从实例处理。
状态持久化: 主从实例通常都使用 Persistent Disk (PD) 持久化状态。对于需要更高可用性的场景,可以使用 Regional Persistent Disk,实现跨可用区的磁盘级数据复制。
故障转移: 需要实现自动或手动的故障转移机制。当主实例故障时,选举一个从实例提升为新的主实例。需要处理潜在的数据不一致(如果使用异步复制)和客户端连接切换。可以使用负载均衡器的健康检查和自定义脚本来实现。
适用场景: 分布式缓存 (如 Redis 主从)、消息队列 (如 RabbitMQ 集群的部分模式)、自定义的有状态服务。
基于共享存储的集群 (Shared Storage Cluster):
模式: 多个 GCE 实例(通常构成一个集群)共享访问同一个存储系统来维护状态。
共享存储选项:
Cloud Filestore: 使用托管式 NFS 服务提供共享文件系统。适用于需要文件级共享的应用(如某些分布式锁管理器、共享配置文件)。
自建分布式文件系统/存储: 在 GCE 上自行部署如 GlusterFS, Ceph 等分布式存储系统,提供块或文件接口(运维复杂)。
使用外部数据库/存储: 将状态集中存储在 Cloud SQL, Firestore, Memorystore 等外部托管服务中。此时 GCE 实例本身可能接近无状态,但依赖外部有状态服务。
一致性: 需要依赖共享存储系统本身提供的一致性保证,或在应用层面实现锁机制。
适用场景: 需要多个节点并发读写共享状态的应用,如某些类型的分布式数据库元数据管理、会话存储(如果存储在共享文件或外部缓存)。
分区/分片模式 (Partitioning / Sharding):
模式: 将整体状态空间分割成多个独立的分区或分片,每个分区由一个或一小组 GCE 实例负责。客户端根据某种分区键(如用户 ID、会话 ID)路由到正确的实例/分区。
状态管理: 每个分区内部可能采用主从复制或其他模式来保证自身的高可用和持久性。
伸缩性: 可以通过增加更多分区来水平扩展系统的整体容量。状态再平衡 (Rebalancing) 是关键挑战,需要在添加/删除分区时安全地迁移状态。
适用场景: 大规模分布式缓存、消息队列 (如 Kafka partitions)、需要极高吞吐量的有状态服务。
利用 GKE StatefulSets (在 GCE 节点上):
如果应用可以容器化,可以考虑在 GKE (Google Kubernetes Engine) 上运行,并利用 GCE 作为其工作节点。
StatefulSets: Kubernetes 的 StatefulSet 资源是专门为有状态应用设计的。它提供:
稳定的网络标识符: Pod 具有唯一的、持久的主机名。
稳定的持久化存储: 每个 Pod 可以关联一个独立的 Persistent Disk Volume,即使 Pod 重启或重新调度,也会重新挂载到相同的 PV。
有序部署和伸缩: Pod 按顺序创建、更新和删除。
适用场景: 容器化的数据库 (如部署在 GKE 上的 MySQL/Postgres)、分布式协调服务 (ZooKeeper, etcd)、消息队列等。这将在 GCE 节点之上提供更自动化的状态管理。
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五、 GCE 特性支持有状态应用
Persistent Disks (PD): 提供可靠的、可挂载的块存储,是持久化状态的基础。Regional PD 增强了可用性。
Live Migration: GCE 的实时迁移技术可以在宿主机维护时保持有状态应用的运行,减少计划内停机。
托管实例组 (MIGs) - 有限支持: 虽然 MIGs 主要面向无状态应用,但可以通过配置(如关闭自动修复、使用有状态 MIG 配置 - 预览/GA)来更好地支持某些有状态场景,但通常不如 StatefulSets 灵活。
元数据服务: 可以利用 GCE 元数据服务传递实例身份、配置等信息,辅助状态管理和集群协调。
网络: 稳定的 VPC 网络、内部负载均衡器有助于构建可靠的集群通信。
六、 设计考量
一致性模型: 明确应用所需的一致性级别(强一致性、最终一致性等),选择合适的架构和技术。
CAP 定理: 理解 CAP 定理(一致性、可用性、分区容错性)的权衡,根据业务需求进行取舍。
数据备份与恢复: 即使有高可用机制,仍然需要定期备份状态数据(如 PD 快照、Filestore 备份),并制定灾难恢复计划。
监控: 密切监控状态副本的同步延迟、集群健康状况、资源利用率等。
总结
在 Google Compute Engine 上构建可靠的、非数据库型的有状态应用需要仔细的架构设计和对底层挑战的理解。通过采用主从复制、共享存储、分区或利用 GKE StatefulSets 等模式,并结合 GCE 提供的持久化存储、网络和管理特性,可以有效地解决状态一致性、持久性、高可用和伸缩性等问题。选择哪种模式取决于应用的具体需求、状态特征、一致性要求和运维能力。精心设计的有状态架构能够确保关键业务在 GCE 云平台上稳定、可靠地运行。
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