数据中心手动操作关闭复制并开始使用

工作原理    
在数据中心a中,arangodb集群a照常运行,不修改其代码库和api,并提供其正常负载。同样,在数据中心b中,部署了第二个arangodb集群b,但最初处于空闲状态。
在这两个数据中心中,我们都部署了kafka消息代理,这是一个标准的高性能容错排队系统,能够在其消息队列中缓冲大量数据。在卡夫卡中,单个队列被称为“主题”。这些主题可以从其他数据中心使用。卡夫卡有一定的保证,因此在网络问题、个别中断等情况下,不会丢失任何消息,远程数据中心始终保持一致状态。
此外,在每个数据中心中,都有几个名为“arangodbsyncmaster”的程序实例。在每个数据中心,同步主机选择一个负责人,负责人与另一个数据中心的同步主机对话,以组织复制。“组织”在这里意味着它计划了必须在两个数据中心中执行的单个任务,以使复制得以进行。从本质上讲,我们必须复制元信息,如数据库、集合和用户的存在,以及切分集合中的实际数据。
在每个数据中心,领先的syncmaster领导一小群syncworker,他们执行实际的复制任务。例如,对于集合的每个碎片,数据中心a中有一个“发送碎片”任务,数据中心b中有一项“接收碎片”任务。所有这些碎片都由syncmaster分配给某个syncworker。
这些任务负责初始增量同步阶段(运行我们在arangodb中已有的现有分片同步协议),以及稍后的更新阶段,在更新阶段中,对分片的所有更新都复制到其他数据中心(在数据中心a中使用wal-tailing)。
数据流如下:它从arangodb集群的某个数据库服务器开始,到达数据中心a中的一个syncworker,然后进入数据中心a的kafka。从那里,它将被数据中心b的syncworkers消耗,后者将其写入数据中心b中的协调器。显然,有一些控制消息朝相反的方向流动。这些控制消息将由数据中心a从数据中心b中的kafka服务器中提取。
这对管理员来说都意味着,在初始部署后,只需告诉数据中心b中的syncmaster它应该开始遵循数据中心a中的群集a,就可以用一个命令设置异步复制。从那时起,一切都是完全自动的,所有数据库、集合、用户和权限都会自动复制到另一个数据中心。显然,有监控和配置设施,但本质上就是这样。
    局限性    
这是实现多数据中心意识的第一步,因此自然会有局限性。首先,复制是异步的,因此它总是落后于数据中心a中的实际事件。通常情况下,由于良好的连接性和小于跨数据中心链路容量的写入速率,这种延迟非常小。然而,应该注意,在突然停止复制并手动切换到集群b的情况下,一些最近编写的更新可能会丢失。
整个设置是手动配置的,在两个数据中心之间工作。在此阶段不允许写入副本群集。然而,副本群集可以同时作为另一个数据中心的源,并且源群集可以具有多个副本。也就是说,您可以形成数据中心树。
最后,到目前为止,关闭复制并开始使用复制副本是一种手动操作,需要管理员做出决定和采取行动。


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