分布式理论、架构设计学习:分布式系统设计策略

本文深入探讨分布式系统中的心跳检测机制,包括周期检测和累计失效检测,以及如何通过心跳确保节点的高可用性。接着介绍了三种高可用设计模式:主备模式、互备模式和集群模式,详细阐述了它们的工作原理和应用场景。

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1. 心跳检测

在分布式环境中,我们提及过存在非常多的节点(Node),其实质是这些节点分担任务的运行、计算或者程序逻辑处理。那么就有一个非常重要的问题,如何检测一个节点出现了故障乃至无法工作了?

通常解决这一问题是采用心跳检测的手段,如同通过仪器对病人进行一些检测诊断一样。

心跳顾名思义,就是以固定的频率向其他节点汇报当前节点状态的方式。收到心跳,一般可以认为一个节点和现在的网络拓扑是良好的。当然,心跳汇报时,一般也会携带一些附加的状态、元数据信息,以便管理

如图所示,Client请求Server,Server转发请求到具体的Node获取请求结果。Server需要与三个Node节点保持心跳连接,确保Node可以正常工作。
在这里插入图片描述

若Server没有收到Node3的心跳时,Server认为Node3失联。但是失联是失去联系,并不确定是否是Node3故障,有可能是Node3处于繁忙状态,导致调用检测超时;也有可能是Server与Node3之间链路出现故障或闪断。所以心跳不是万能的,收到心跳可以确认节点正常,但是收不到心跳也不能认为该节点就已经宣告“死亡”。此时,可以通过一些方法帮助Server做决定: 周期检测心跳机制、累计失效检测机制。

周期检测心跳机制
Server端每间隔 t 秒向Node集群发起监测请求,设定超时时间,如果超过超时时间,则判断“死亡”。

累计失效检测机制
在周期检测心跳机制的基础上,统计一定周期内节点的返回情况(包括超时及正确返回),以此计算节点的“死亡”概率。另外,对于宣告“濒临死亡”的节点可以发起有限次数的重试,以作进一步判断。

通过周期检测心跳机制、累计失效检测机制可以帮助判断节点是否“死亡”,如果判断“死亡”,可以把该节点踢出集群

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