蓝色的脸谱代表什么:人人网UGC海量存储系统Nuclear介绍 – 功能应用篇 ? UGC广播站

作者：人人网技术民工 冷昊 人人网UGC团队博客

书曰：工欲善其事，必先利其器。人人网作为国内第一大SNS网站，欲存海量UGC数据，必有海量存储系统。Nuclear存储系统在高性能、高可靠、可扩展的海量数据存储需求下横空出世，待小的给列位看官慢慢道来。

缘由篇

看过《人人网使用的开源软件列表》一文的看官一定知道人人网的关系型数据库使用的是MySQL，Key-Value存储使用的是Tokyo Cabinet，话说战斗在第一线的UGC Team的兄弟们发现，MySQL虽然已经被我们用上了散库、散表大法，但是每次数据达到服务器负载临界值时，必然得经过一番迁移数据的剧痛；使用TC也会存在这个问题，且TC只在某些特定的应用场景起作用。于是乎，我们开始需找能满足高性能、高可靠、可扩展等特性，同时能符合UGC应用场景的存储系统，下表列出我们的考察对象及需求。

TC在使用过程中发现单独使用TC会在某些时间点出现性能瓶颈；Voldemort目前的版本对扩展性支持不好；且Voldemort和Casscandra作为一个正在快速开发中的系统，我们尚未有勇气把它引入到生产环境中。追溯到Amazon的Dynamo系统，我们决定在其思想上开发自己的存储系统，Nuclear就是在这样的背景下诞生的。言归正传，给各位道来功能篇及应用篇。

功能篇

高可扩展

一个Nuclear集群支持1到n(n<2⁶⁴)个节点(Node)的规模，每台服务器(Server)支持部署多个节点。当集群资源达到瓶颈时，可以通过增加新的节点来扩展。增加新节点的过程，系统服务无需停止，无需人工干预迁移数据。Nuclear理论上可以无限Scale-Out。

高可靠

单个节点的crash永远对系统的运行造成影响，不存在单点风险。数据的写入参考Dynamo的W+R>N理论，简释之，例如设置系统每一份数据都存储在3个节点上(N=3)，那么读的话必须成功读到两个节点上的数据才认为读成功 (R=2)，写的话必须成功写到两个节点上才认为写成功( W=2)。系统永远可写入(Hinted HandOff)。

高性能

在Xeon E5405 CPU的服务器上，单节点每秒最高2.5w req/s。整个集群的性能取决于一致性级别、N、W、R数及底层存储引擎的选择。例举我们的一个测试数据：
节点数量：4 Node (Server配置： Xeon E5405，16G memory，千兆网卡)
存储引擎：Mysql5.0.45
参数：N=3 W=2 R=2
压力：100 Client Write Request
测试结果：单个Node 15862 req/s，从Client看平均单次请求耗时5ms(见图)， 99.51% 请求耗时 < 50ms

存储

Nuclear本身的数据存储是基于Key-Value形式的，value的形式可以是富数据模型，也可以是List；如果底层的存储引擎是关系型的，那么Nuclear还提供弱结构化的查询功能。下面是Nuclear目前及计划中支持的存储引擎。

*Cassandra我们只使用其底层的存储引擎

应用篇

Nuclear组件介绍

普通节点(Node)
普通节点的职责是接收并处理来自Client的请求，管理该节点上的存储引擎。

中心节点(Seed)
中心节点维护着整个Nuclear集群的拓扑关系(membership)，它熟知每一个节点负责的数据区域。它定时对所有节点进行健康检测，因此熟知每一个节点当前的状态及负责的数据区域。

客户端(Nuclear Client)
提供简单有效的CRUD API。详情如下：
Get
@param key
@param dataID
@param consistencyLevel
@return ByteString

List
@param key
@param Condition
@param consistencyLevel
@return List

Put
@param key
@param dataID
@param value
@param consistencyLevel

Replace
同 Put
dataID可选

Delete
@param key
@param dataID
@param consistencyLevel

NextDataID
@reutrn dataID

参数详解：
@param dataID dataID
每一条数据在Nuclear集群中的唯一标示，由系统提供。使用DataID而不是Key作为数据的唯一标示的目的是为了满足Key->List的需求。

@param consistencyLevel
一致性级别，Nuclear系统提供一致性级别选择如下：