第十章 运行
本章将介绍一些Laxcus集群基本运行、使用情况，结合图片和表格表示。地点是我们的大数据实验室，使用我们的实验集群。数据来自于我们的合作伙伴，软件平台混合了Windows和Fedora Linux两个操作系统，硬件因为一直以来的测试需要，显得参差不齐，从10年前的旧机器到今天最新的设备都有。这样的环境虽然不足以反映目前商业运营的集群现实状况，但是在反映Laxcus集群和集群基础硬件性能参数时，仍然具有一定的代表性。为了更好反映测试结果，我们将多用户多集群的Laxcus部署成单用户单集群环境（一个主域集群加一个子域集群和一个注册用户）。网络传输都按照默认规定，采取了流量控制措施。
10.1 配置
首先介绍这个实验集群的基本情况，我们把配置分成两部分：硬件的计算机、软件的节点，用两张表说明，可以从中一窥集群的端倪。因为Data/Work节点要执行数据存储和计算工作，所以大量计算机分配给它们。本次测试没有数据构造业务，Build节点就只保留一台做为冗余。在这个集群里，因为每台计算机的硬件配置很不相同，数据也不是平均分布的，这直接导致Data节点产生的数据量不一致，和Work节点的计算时间长短不一，Call节点做为它们的协调者，会尽量去平衡这种不平均现象。其它不怎么产生计算压力的节点就用一台，或者合用一台计算机。
| 部件 | 类型数据 |
| CPU | Pentium III、Pentium IV、CORE、ATOM、ARM32 |
| 内存 | 512M - 4G |
| 硬盘 | 20G - 2TB，IDE/STTA/SSD，Data、Work、Build、Call节点会部署多个硬盘 |
| 网卡 | 100M/1G |
| 带宽 | 1G |
表10.1.1 硬件情况
| 节点 | 说明 |
| Top | 1个，与HOME/TASK/AID合用1台物理计算机 |
| Home | 1个，与Top共享使用 |
| Task | 1个，与Top共享使用 |
| Aid | 1个，与Top共享使用 |
| Log | 1个，独立使用1台物理计算机 |
| Call | 3个，部署在3台物理计算机上 |
| Data | 24个，部署在24台物理计算机上 |
| Work | 20个，部署在20台物理计算机上 |
| Build | 3个，部署在3台物理计算机上 |
| Watch | 2个，共享1台物理计算机，分别监视TOP/HOME两个集群 |
| Front | 8个，部署在2台物理计算机上。 |
表10.1.2 节点情况
10.2 管理
管理是Laxcus集群一项基础服务。它包含两个部分：管理员对集群的管理，用户对所拥有数据的管理。集群的管理，由管理员通过Watch站点实施。用户对自己数据的管理，由用户通过Front节点实施。所有管理工作都是通过命令实施，其中有些命令可以被管理员和用户共用。另外为减少管理员的工作负担，部分由管理员实施的工作也可以指定某个用户代为处理，如对用户账号授权这样的管理工作。但是大部分命令都有它们明确的操作归属，不允许随意使用，即使被错误发出，也不会被集群接受。
图10.2.1 拥有管理员权限的注册用户，对另一个注册用户授权
图10.2.2 显示数据块的分布节点和数据量 （管理员操作）
图10.2.3 显示用户分布任务组件的分布节点和全部组件命名（管理员操作）
图10.2.4 显示全部在线用户数（管理员操作）
图10.2.5 加载数据块索引到内存（用户操作，提高检索速度）
图10.2.6 加载数据块到内存（用户操作，实现内存计算）
图10.2.7 统计数据库
（共用，管理员返回下属表名、节点地址、数据块数、尺寸，用户没有节点地址）
图10.2.8 统计数据表
（共用，管理员返回节点地址、数据块数、尺寸，用户没有节点地址）
10.3 元数据
在Laxcus集群运行过程中，元数据是一项很重要的参考指标，它大体反映了每一个节点的当前的负载和运行情况。如果把这些元数据综合起来，可以进一步获得一个集群的运行信息。或者按照不同要求，对不同的元数据进行分类、对照、聚合、比较，又可以反映出集群某一局部的运行状态。
Laxcus集群的元数据只对集群管理员开放，用户不具备这项权利。在实际的集群管理维护中，管理员通过Watch节点向集群发出命令来获得元数据，使管理员可以快速了解集群运行情况，是管理员工作的重要辅助手段。通过元数据管理员可以很快检查、发现集群可能存在的运行问题，或者在实施一项工作前，通过元数据获得必要的预判，再决定接下来的工作是否处理和处理方向。
目前元数据都是以文字和表格的形式显示出来，下一步将提供图表化和图像化的显示方案，这样管理员将获得更丰富和直接的显示效果。这项改进工作已经在项目日程中。
图10.3.1 显示全部运行节点元数据
图10.3.2 显示用户数据产生的全部元数据
图10.3.3 显示数据库元数据和它的部署节点、数据量
图10.3.4 显示数据表元数据和它的部署节点、数据量
| 节点类型 | 节点数量 | 元数据尺寸 | 关联数据尺寸 |
| Top | 1 | 0.372M | - |
| Home | 1 | 0.692M | - |
| Task | 1 | 1.731M | - |
| Aid | 1 | 0.053M | - |
| Watch | 1 | 1.528M | - |
| Log | 1 | 0.339M | - |
| Data | 24 | 5.712M - 28.729M | 623.182GB - 4.851TB |
| Work | 20 | 0.131M - 0.257M | - |
| Build | 1 | 0.180M | - |
| Call | 3 | 1.361M - 6.749M | 8.302TB - 47.276TB |
表10.3.1 测试集群元数据列表
10.4 数据操作
在Laxcus大数据系统中，数据操作被归为用户使用部分。现在主要通过Conduct 、Establish两个命令来实现大规模数据处理。另外考虑到用户的使用习惯，我们还完整兼容了SQL四个主要命令：Insert、Select、Delete、Update。在实际应用中，由于直接操作Select会产生巨量数据，给Front节点带来雪崩现象，造成Front节点瘫痪，所以极少被直接使用，而是把它嵌入到Conduct、Establish命令中组合使用。
Front节点是用户操作数据的入口。在很多运营环境中，大多数时候，它被用户做为驱动程序，嵌入到其它软件中使用，其中使用最多的SQL命令是Insert。图形界面和字符界面的Front节点起着辅助作用，主要是用在用户的数据管理上。
图10.4.1 检索数据
10.5 Sort Benchmark测试
我们设计了一个Sort Benchmark测试，通过一个分布环境下的数据排序工作，追踪数据的产生、写入、读取、传输、计算这一系列执行流程。在考察一个集群的数据处理能力的同时，也对集群中的CPU、硬盘、内存、网络设备等主要硬件部件进行性能考核。测试使用一套分布任务组件展开，组件名称是“SortBenchmark”。按照Laxcus大数据系统要求，这个命名在整个主域集群是唯一的，现在已经检查通过，并且发布到集群上。SortBenchmark基于Diffuse/Converge算法，对应操作命令是Conduct。为了防止多并发竞用影响观察效果，集群里只运行一个任务。我们用一个Front节点发送命令，它会把命令先发送给Aid节点，再转发到其中一个Call节点上。这个Call节点会根据命令的参数，检查和分配后续数据处理工作，并监管整个工作直到完成。Front节点将等待Call节点的反馈结果，然后撤销Aid节点上的记录，并把测试数据打印了计算机屏幕上。
10.5.1 排序测试
如图10.5.1.1所示，测试从Front节点开始，图形窗口上，Conduct命令中的关键字被高亮显示。其中"sites"表示要求的节点数，"writeto"表示测试报告被写入的本机磁盘文件。"from、to、put"都是Conduct命令的阶段类型关键字，其它是自定义参数关键字，此次排序操作被要求按照升序排序，中间数据写入硬盘，SortBenchmark默认产生的随机数是64位长整型long。
整个命令的表述是：SortBenchmark组件要求产生2000M的随机数排序，分给20个Data.From阶段任务去执行。每个Data.From阶段任务负责产生100M的随机数，随机数将按照Work.To阶段任务的20个节点数要求，把100M数据切割成20个5M数据，每个5M数据会有一个对应的“模”值。之后把数据写入硬盘，并把20个5M的数据映像成一组元数据，返回给Call节点。Call节点将对20个Data节点的元数据进行平衡计算，通过拆分重组后，对应Work.To的20个节点数，产生20组新的元数据（这些元数据中指明了Data节点地址和数据位置），分配给Work节点。如果所有Data.From阶段任务产生的随机数是完全平均的（这是理想状态，现实中不会有绝对的平均），那么每个Work.To阶段任务，将启动20个连接，去20个Data.From阶段任务中，拿走其中一个5M数据，并把20个5M数据在本地内存重新合并成100M的数据。这时，按照Call节点给每个Work.To的编号排列，每个Work.To阶段任务中保存的随机数，它们之间已经形成链接关系（当前Work.To阶段任务保存的最后一个排序数字，总比下个任务第一个排序数字大）。此时再对100M数据进行升序排序，就产生了最后的计算结果。
出于对Front节点计算机性能考虑，2000M的数据量实在太大，接收下来要花很长一段时间，这将影响到统计总计算时间，况且也没有必要接收这些数据，所以在Work.To排序后，数据将丢弃，只返回一个排序测试报告（实际是SortBenchmark自定义自解释的元数据）给Front节点。
图10.5.1.1是基于硬盘的排序，Data.From将随机数据生成后，写入到硬盘，然后在Work.To请求下，又从硬盘读出。我们前面多次提到过，硬盘是数据处理过程中的最大瓶颈，会消耗很多输入输出时间，所以在图10.5.1.2中，我们调用7.8节所提的中数据数据写入接口（MidWriter），每个Data.From存储100M数据的位置，由默认的硬盘改为内存，省略了写/读硬盘过程，这样SortBenchmark整个处理流程不再接触硬盘，成为一次流式排序操作，排序结果明显比基于硬盘的排序方式快了很多。
图10.5.1.1 基于硬盘的Sort Benchmark排序
图10.5.1.2 基于内存的Sort Benchmark排序
| 节点 | 节点工作说明 | 节点数 | 连接数 | 数据量 | 平均单位量 | 最大用时(毫秒) | 最小用时(毫秒) | 平均用时(毫秒) |
| Data | 产生随机数 | 20 | - | 100M | 5M | 3862 | 1351 | 1703 |
| 数据写入硬盘 | 20 | - | 100M | 5M | 1538 | 327 | 1021 | |
| 从硬盘读数据 | 20 | - | 100M | 5M | 1095 | 177 | 692 | |
| Call | 平均分配数据 | 1 | - | - | - | 1 | - | - |
| Work | 网络传输 | 20 | 20 | 100M | 5M | 214 | 196 | 202 |
| 排序 | 20 | - | 100M | - | 23724 | 12731 | 16198 | |
| Front | 执行和等待 | 1 | 1 | 2000M | - | 30771 | - | - |
表10.5.1.1 基于硬盘的Sort Benchmark排序
| 节点 | 节点工作说明 | 节点数 | 连接数 | 数据量 | 平均单位量 | 最大用时(毫秒) | 最小用时(毫秒) | 平均用时(毫秒) |
| Data | 产生随机数 | 20 | - | 100M | 5M | 3831 | 1369 | 1707 |
| 数据写入硬盘 | - | - | - | - | - | - | - | |
| 从硬盘读数据 | - | - | - | - | - | - | - | |
| Call | 平均分配数据 | 1 | - | - | - | 0 | - | - |
| Work | 网络传输 | 20 | 20 | 100M | 5M | 229 | 193 | 205 |
| 排序 | 20 | - | 100M | - | 24061 | 12577 | 16430 | |
| Front | 执行和等待 | 1 | 1 | 2000M | - | 28527 | - | - |
表10.5.1.2 基于内存的Sort Benchmark排序
10.5.2 排序分析
从上述两组对比测试数据可以看出，数据的产生、传输、排序阶段，它们的平均处理时间是接近的。但是同一阶段的并行任务之间，它们的处理时间差距则很大，这是由于硬件配置不一致所造成。这种最快和最慢之间的差距，是导致数据排序木桶短板现象的直接原因。造成下一阶段的等待时间，由上一阶段的最慢那个线程决定，如此迭代下去，将严重影响整体排序处理效果。这是目前很多大数据处理普遍存在的现象。所以在运营的集群环境中，负责数据处理工作同一类型的节点，如果能够使用相同的硬件配置，将有效减少这种拖滞问题。
为了达到快速的数据处理效果，把存储中间数据的位置，从硬盘改为内存，这是流式处理的基本原理。这种方案带的好处就是数据处理速度确实加快了，但是缺点也很明显：提供云计算或者集群服务的运营商要采购更多内存，这样就增加了设备投入成本，对运营商来说是一件“奢侈”的服务方案。另外根据我们的市场调查，目前需要快速数据处理业务方案的用户比例并不高。
10.5.3 排序优化
上述排序仍然存在一个问题：100M的数据量，对于一台计算机来说，计算量实在不小，这从Work.To阶段任务的排序时间就可以看出。如果能让Work.To把每次的数据量变得更小一些，分成多个批次排序，这样总数据量没有变，但是总计算时间会相应缩短。再采用衔接的办法，把数据按照“模”方式串联起，会得到和上述一样的排序结果。
这个测试很容易，有兴趣的读者可以在自己的计算机上尝试一下，看看1个10M的数据排序时间，和10个1M数据排序的时间，它们有多少差别。
图10.5.3.1展示了这样一个改进，在Conduct命令的From阶段增加一个“next_split(int)=5”自定义参数。这样就把在原来每个5M基础上的数据，再分成5份，实际上形成了100个1M的数据单元。Data.From每次产生的随机数，被分到100个1M单元中的一个，返回的模值，也由原来100/20的关系，变成100/100的关系。在Work.To阶段，相应需要启动100个连接，每个连接拿加加属于自己的一块数据，再按照20*1M，分成5个20M的数据，每个20M的数据为一个单位进行排序，5次排序后，再按照它们的模值串联起来，形成最后的排序结果。
如果希望将总处理时间进一步提高，“next_split(int)=5”这个参数还可以再增加，使得Work.To单次排序数据量更小，然后再结合“模”衔接，得到更快的排序效果。另外现在的计算机已经普遍使用多核CPU，这样在排序时，同一时间可以并发多个线程，将使得总排序时间获得进一步改善。
需要说明一点，这里忽略了socket问题。因为本次排序，集群中只有一个任务，单机并发100个连接和产生的流量尚在可接受范围内，但是在实际的运营环境中，这种并发连接可能会产生很大的数据流量，按照Laxcus流量控制机制的规定，超过环境条件许可的连接和流量将受到限制，所以实际效果可能并不如意，这一点用户应该注意。
图10.5.3.1 基于内存的细分排序