问,井下掘进机后面热备冷备灾备水泵可以接1140V电压吗

数据中心四大灾备技术解析

灾备技术是指在一个数据中心发生故障或灾难的情况下其他数据中心可以正常运行并对关键业务或全部业务实现接管,达到互为备份的效果好的灾备技术可以实现用户的“故障无感知”。灾备是一项综合系统工程涉及到备份、复制、镜像等多种不同技术,系统建设复杂程喥高因此,一般只有在大型企业和金融行业应用较多

灾备技术是指在一个数据中心发生故障或灾难的情况下,其他数据中心可以正常運行并对关键业务或全部业务实现接管达到互为备份的效果,好的灾备技术可以实现用户的“故障无感知”灾备是一项综合系统工程,涉及到备份、复制、镜像等多种不同技术系统建设复杂程度高。因此一般只有在大型企业和金融行业应用较多。我国在2007年时颁布了***關于灾备的国家标准《信息系统灾难恢复规范》(GB/T )是我们在灾备建设时重要的参考性文件。现在的数据中心承载的业务越来越重要引入囿效的灾备技术,能减少数据中心发生故障时带来的损失数据中心整体灾备技术可以分为四种:冷备、暖备、热备冷备灾备和双活。

冷備技术是中小型数据中心或者承载业务不重要的局点经常使用的灾备技术冷备技术的用站点通常是空站点,一般用于紧急情况;或者仅仅昰布线、通电后的设备在整个数据中心故障时无法提供服务时,数据中心会临时找到空闲设备或者租用外界企业的数据中心临时恢复當自己数据中心恢复时,再将业务切回这种方式数据中心业务恢复的时间难以保证,有时临时搭建的平台也可能因为不稳定而再次出现Φ断当然这种方式不必准备大量的空闲设备,维护成本可以忽略不计冷备技术从启用到真正可以开始工作需要较高的成本和时间,通瑺需要几天甚至一周或者更长的时间冷备技术算不上是一种真正意义上的灾备技术,因为冷备基本上就是数据中心从未考虑数据中心出現故障的情况一旦出现故障,则是“姑娘上轿才扎耳朵眼”的做法对于故障毫无预知和提前投入。当然冷备技术的缺点是显而易见的其已经越来越无法适应数据中心高要求的发展,逐渐成为一种淘汰的技术方式

暖备技术是在主备数据中心的基础上实现的,前提是拥囿两个一主一备的数据中心备用数据中心为暖备部署,应用业务由主用数据中心响应当主用数据中心出现故障造成该业务不可用时,需要在规定的RTO(Recover Time Objective即灾难发生后,信息系统从停顿到恢复正常的时间要求)时间以内实现数据中心的整体切换。在具体实现上主备数据中惢的两套业务系统网络配置完全一样,备用数据中心路由平时不对外发布当实现主备数据中心切换时,需要断开主用数据中心路由链路并连接备用数据中心路由链路,保证同一时间只有一个数据中心在线暖备技术还是手工方式,从知道主用数据中心故障到备用数据中惢工作需要有人24小时值守才能完成工作效果较低。

相比暖备热备冷备灾备最重要的特点是实现了整体自动切换,其它和暖备实现基本┅致实现热备冷备灾备的数据中心仅比暖备的数据中心要多部署一项软件,软件可以自动感知数据中心故障并且保证应用业务实现自动切换业务由主用数据中心响应,当出现数据中心故障造成该业务不可用时需要在规定的RTO时间内,自动将该业务切换至备用数据中心茬具体实现上,在主备数据中心均部署GTM(广域流量管理器)GTM之间同步信息,GTM各自探测本中心的应用业务根据GTM的服务器状态判断应用业务的鈳用性。当GTM或数据中心链路出现DOWN时将该业务自动切换至灾备数据中心。热备冷备灾备数据中心通过GTM技术实现自动主备数据中心切换

通過双活技术可以实现主备数据中心均对外提供服务,正常工作时两个数据中心的业务可根据权重做负载分担没有主备之分,分别响应一蔀分用户权重可以是按地域划分,或数据中心服务能力或对外带宽当其中一个数据中心出现故障时,另一数据中心将承担所有业务具体实现上,多活技术部署了很多种检测故障的方式比如:ICMP Monitor、TCP Monitor、HTTP Monitor,FTP Monitor还可以实时检测服务器的运行状态、服务器负载均衡的情况,即使茬没有故障的时候也可以根据应用业务量在多活数据中心之间调整多活的***特点是不会造成数据中心的资源存在浪费,数据中心都承载应鼡业务运行不至于出现像热备冷备灾备、暖备主用数据中心几乎满载运行,而备用数据中心却很空闲的情况除了双活技术还有多活技術,多活就是业务在多个数据中心上同时运行当有一个或多个数据中心故障时,其它数据中心将自动接管所有应用业务显然多活比双活可靠性更高,但投入成本也会高实现技术也更为复杂。现在在金融行业、互联网行业的数据中心都乐于采用多活技术虽然投入大,泹稳定性是这些数据中心优先考虑的事

下面的表1列出了四种灾备技术的特点比对。

表1:四种灾备技术特点比对表

无论采用哪种灾备技术应该根据自身数据中心应用业务的重要性、建设经费、人员技能水平等综合考虑采用哪种灾备技术。不见得一定要采用双活/多活灾备技術虽然这种技术可靠性***,但实现复杂进行扩容、业务变更等都需要大量专业的技术知识,所以除了建设成本高后期投入的维护成本吔很高,这将给数据中心带来沉重的运营包袱应该深入研究这四种灾备技术,结合自身的实际情况综合选择。灾备技术在数据中心中樾来越重要已经逐渐成为数据中心必备的重要技术之一。


主要是看泵所输送的液体的温度來说的要是零下的就需要冷,高温的需要热主要是为了保护泵的。

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热备冷备灾备一般是指高压电机在事故状态下能直接启动;即不用做联锁且高壓电已送上

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备用泵處于预热状态,防止出现意外情况而不能及时启动这叫热备冷备灾备,如催化裂化装置的油浆泵需要热备冷备灾备

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泵的热备冷备灾备一般是指输送的介质温喥很高这时这样的泵在备用的时候需要热备冷备灾备,就是把泵的入口打开出口打开一点,出口单向阀副线打开让介质倒回去,保歭泵体的温度冷备就得把泵体循环水投用。

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比如现场有两台泵一台使用,一台备用备用泵就需要热备冷备灾备,需要启动备用泵的时候可以直接切换

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本帖最后由 不戒公子 于 14:37 编辑

能够直接投叺运行的泵的备用状态就叫热备冷备灾备无论是通过DCS启动还是程序自启动还是现场手动启动。对于热介质的泵来讲应该持续保持备用嘚温度,高压电机驱动泵则需要电气保持连续供给泵的进口阀门、冷却水等等都按照泵启动前的准备好。


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热备冷备灾备泵不用充液备用时物料一矗打循环,直接开启电源就可以启动冷备则需要充液,备用时将泵内液体排净

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热备冷备灾备就是该泵随时可以切换过来用,是为了防止主泵出现故障的备用泵冷备一般是将泵隔离排空,用于检修的

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本文首发于 vivo互联网技术 微信公众號 

本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望抛砖引玉,吸引更多优秀的想法

AI 技术在 vivo 内部应用越来越广泛,其中特征数据扮演着至关重要的角色用于离线训练、在线预估等场景,我们需要设计一个系统解决各种特征数据可靠高效存储的问题

特征数据一般包含非常多的字段,导致最终存到 KV 上的 Value 特别大哪怕是压缩过的。

(2)存储数据量大、并发高、吞吐大

特征场景要存的数据量很大内存型的 KV(比如 Redis Cluster)是很难满足需求的,而且非常昂贵不管离线场景还是在线场景,并发请求量大Value 又不小,吞吐自然就大了 

(3)读写性能偠求高,延时低

大部分特征场景要求读写延时非常低而且持续平稳,少抖动

大部分场景都是单点随机读写。

很多特征数据刚被算出来嘚时候是存在一些面向 OLAP 的存储产品上,而且定期算一次希望有一个工具能把这些特征数据及时同步到在线 KV 上。

业务在接入这个存储系統时最好没有太大的理解成本。

  • 扩展为通用磁盘 KV支撑各个场景的大容量存储需求

    我们的目标是星辰大海,绝不仅限于满足特征场景

  • 從业务需求出发,后续我们会有各种各样 Nosql 数据库的需求如图数据库、时序数据库、对象存储等等,如果每个产品之间都是完全隔离没囿任何资源(代码、平台能力等等)复用,维护成本是巨大的

  • 首先实现语言不能太小众,否则人才招聘上会比较困难而且最好能跟我們的技术栈发展方向匹配。

    架构设计上不能依赖太多第三方服务组件降低运维的复杂性。

综合以上需求最终我们决定兼容 Redis 协议,用户看到的只是一个类似单机版的 Redis 服务但背后我们做了大量的可靠性保障工作。

在方案选型上我们遵循一些基本原则:

先简单介绍一下我們早期方案调研的一些优缺点分析:

说实话,调研的都是优秀的开源项目但光靠官方代码和设计文档,没有深入的实践经验我们是很難断定一个开源产品是真正适合我们的,适当的赛马可以更好校准方案选型同时也一定程度反映出我们较强的执行力。

总的来说我们是偠在现有需求、潜在需求、易用性、架构先进性、性能、可维护性等各个方面中找到一个最优平衡经过一段时间的理论调研和实践以后,最终我们选择了 Nebula

Nebula Graph 是一个高性能、高可用、高可靠、数据强一致的、开源的。

Nebula 采用存储计算分离的设计有状态的存储服务 和 无状态的計算服务 是分层的,使得存储层可以集中精力提升数据可靠性只暴露简单的 KV 接口,计算层可以聚焦在用户直接需要的计算逻辑上而且夶大提升运维部署的灵活性。

不过作为图数据库为了提升性能,Nebula 把一部分图计算逻辑下沉到存储层这也是灵活性与性能之间的一个比較现实的权衡。

2. 强一致架构主流

Nebula 的强一致使用 Raft,是目前实现多副本一致性的主流方法而且这个 Raft 实现已经初步通过了 Jepsen 线性一致性测试,莋为一个刚起步不久的开源项目对增加用户的信心很有帮助。

Nebula 的横向扩展能力得益于其 Hash-based 的 Multi-raft 实现同时自带一个用于负载均衡的调度器(Balancer),架构和实现都比较简洁(至少目前还是)上手成本低。

Nebula 内核使用 C++ 实现跟我们基础架构的技术栈发展方向比较匹配。经过评估Nebula 一些基本的平台能力(如监控接口、部署模式)比较简单易用,跟我们自身平台能很好对接

代码实现做了较好抽象,可以灵活支持多种存儲引擎为我们后来针对特征场景的性能优化奠定了很好的基础。

一个 Raft Group 的生命周期是由一个又一个连续的任期组成的每个任期开始会选絀一个 Leader,其他成员为 Follower一个任期内只有一个 Leader,如果任期内 Leader 不可用会马上进入下一个任期,选新的 Leader这种 Strong Leader 机制使得 Raft 的工程实现难度远低于咜的祖师爷 - Paxos。

标准的 Raft 实现中每个从客户端来的写请求都会转换成 “操作日志” 写到 wal 文件中,Leader 在把操作日式更新到自己状态机后会主动姠所有 Follower 异步复制日志,直到超过半数的 Follower 应答后才返回客户端写入成功。

实际运行中wal 的文件会越来越大,如果没有一个合理的 wal 日志回收機制wal 文件将很快占满整个磁盘,这个回收机制就是日志压缩(Log Compaction)Nebula 的 Log Compaction 实现比较简洁,用户只需要配置一个 wal_ttl 参数即可在不破坏集群正确性的前提下,把 wal 文件的空间占用控制在一个稳定的范围

当一个 Raft Group 增加成员时,新成员节点需要从当前的 Leader 中获取所有的日志并重放到自身的狀态机中这是一个不容小觑的资源开销,对 Leader 造成较大的压力为此一般的 Raft 会提供一个 Snapshot 机制,以此解决节点扩容的性能问题以及节点故障恢复的时效问题。

Snapshot即 Leader 把自身状态机打成一个“镜像”单独保存,在 Nebula Raft 实现中“镜像”就是 Rocksdb 实例(即状态机本身),新成员加入时Leader 会調用 Rocksdb 的 Iterator 扫描整个实例,过程中把读到的值分批发送给新成员最终完成整个 Snapshot 的拷贝过程。

如果一个集群只有一个 Raft Group很难通过加机器实现横姠扩展,适用场景非常有限自然想到的方法就是把集群的数据拆分出多个不同的 Raft Group,这里就引入了 2 个新问题:(1)数据如何分片(2)分片洳何均匀分布到集群中

实现 Multi-raft 是一个有挑战且很有意思的事情,业界有 2 种主流的实现方式一种是 Hash-based 的,一种是 Region-based各有利弊,大部分情况下前者比较简单有效,Nebula 目前采用 Hash-based 的方式也是我们需要的,但面向图场景后续有没有进一步的规划,需要持续关注社区动态

Meta 实例是存整个集群的元信息,包括数据分片路由规则space 信息等等,其本身也是一个 Raft Group

Graph 实例是图 API 的服务提供者以及整个集群的 Console,无状态

Redis 实例兼容了 Redis 協议,实现了部分 Redis 原生的数据结构无状态。

实际接入生产业务时往往需要针对不同场景调整参数,这个工作在在早期占用了大量的时間但确实也为我们积累宝贵的经验。

前文提到的大部分特征场景的 Value 都比较大单纯依赖 Rocksdb 会导致严重的写放大,原因在于频繁触发 Compaction 逻辑洏且每次 Compaction 的时候都会把 Key 和 Value 从磁盘扫出来,在 Value 大的场景下这个开销非常可怕。为此学术界提出过一些解决方案其中 WiscKey 以实用性而广受认可,工业界也落地了其开源实现(Titandb)

存 BlobFile,依赖 SSD 磁盘随机读写性能牺牲范围查询性能,减少大 Value 场景下的写放大

得益于 Nebula 支持多存储引擎的設计,Titandb 很轻松就集成到 Nebula Storage在实际生产中,的确在性能上给我们带来不错的收益

是否过期了,如果是则删除掉对应 Key-Value 对。

然而实践中我們发现,Titandb 在 Compaction 的时候如果 Value 很大被分离到 BlobFile 后,Filter 是读不到具体 Value 的(只有留在 LSM-tree 里的小 Value 才能被读到)这就对我们 TTL 机制造成很大的不利,导致过期嘚数据没有办法回收为此,我们做了一点特殊处理当大 Value 被分离到 BlobFile

易用性是一个数据库走向成熟的标志,是一个很大的课题

从不同用戶的视角出发,会引申出不同的需求集合用户角色可以包括 运维 dba、业务研发工程师、运维工程师等等,最终我们希望在各个视角都能超絀预期实现真正高易用的存储产品。这里简单介绍我们在易用性上的一些实践:

协议兼容层(Proxy)同时我们根据实际需要额外实现了一些命令。当然我们只是针对特征场景实现了一些 redis 命令,要在分布式 KV 基础上兼容所有 redis 的指令需要考虑分布式事务,这里我先卖个关子敬请期待。

(2)支持从 Hive 批量导入数据到 KV

对特征场景来说这个功能也是易用性的一种体现,Nebula 目前针对图结构的数据已经实现了从 Hive 导数据稍加改造就能兼容 KV 格式。

前期我们在公共配置中心上维护了所有线上集群的元信息并落地了一些简单的作业,如一键部署集群、一键卸載集群、定时监控上报、定时命令正确性检查、定时实例健康检测、定时集群负载监控等等能满足日常运维的基本需求。同时vivo 内部在建设一个功能完善的 DBaaS 平台,已经实际支撑了不少 DB 产品的平台化运维包括 redis、mysql、elasticsearch、mongodb 等等,大大提升业务的数据管理效率所以,最终特征存儲是要跟平台全面结合、共同演进不断实现产品易用性和健壮性的突破。

Nebula 本身提供了冷备机制我们只需要设计好个性化的定时备份策畧,即可较好满足业务需求这里不详细描述,感兴趣可以看看 Nebula 的 

第一期:比较简单,只考虑增量备份且容忍有损。

目前 KV 主要服务特征场景(或缓存场景)对数据可靠性要求不是特别高,而且数据在存储中驻留的时间不会很长很快就会被 TTL 清理掉。为此热备冷备灾备方案中暂不支持存量数据的备份

至于增量备份,就是在 Proxy 层把 “写请求” 再异步写一次到备集群主集群还是继续执行同步写,只要 Proxy cpu 资源足够不会影响主集群本身的读写性能。这里会存在数据丢失的风险比如 Proxy 异步没写完,进程突然挂了这时备集群是会丢一点数据的,泹正如之前提到大部分特征场景(或缓存场景)对这种程度的数据丢失是可容忍。

第二期: 既保证增量备份也要保证存量备份。

有了這个机制要实现存量备份就变的简单了,我们可以实现一个灾备组件伪装成 Learner,挂到 Raft Group 中这时 Raft 的成员变更机制会保证 Leader 中的存量数据和增量数据都能以日志的形式同步给灾备组件,同时组件另一侧依赖 Nebula Storage Client 把源日志数据转换成写请求应用到灾备集群

第一期:不考虑冲突处理,鈈保证集群间的最终一致

这个版本的实现同样简单,可以理解是 2 个集群互为灾备对有同城双活、故障转移需求,对最终一致性要求不高的业务还是很有帮助的

第二期:引入 CRDT 处理冲突,实现最终一致

这个版本对可靠性的要求比较高,复用灾备二期的能力在 Learner 中获取集群的写请求日志。

一般双活情况下两个 KV 集群会分布在不同机房,单元化的业务服务会各自读写本机房 KV 的数据两个不同机房的 KV 相互同步變更。假如两个 KV 更新了同一个 Key并同步给对方,这时应该怎么处理冲突呢

最简单直接的方案就是最 “晚” 写的数据更新到两个 KV,保证最終一致这里的 “晚” 不是指绝对意义上的先来后到,而是根据写操作发生的时间戳同一个 Key 两个机房的写操作都能取到各自的时间戳,泹机房之间时钟不一定同步这就可能导致实际先发生的操作 时间戳可能更大,但我们的目标是实现最终一致不是跟时钟同步机制较劲,所以问题不大针对这个思路,知名最终一致性方案 CRDT 已经给出了相应的标准实现

对 CRDT 感兴趣的可以看看网上的其他资料,这里不详细描述

请求需要拆解成一个一个的 Set 命令,然后再同步给 Peer 集群

我们立项特征存储的时候,就目标要做成通用 KV 存储成为更多数据库的强力底座。但要做成一个通用 KV 存储还需要很多工作要落实,包括可靠性、平台能力、低成本方面的提升庆幸业界已经有很多优秀的实践,给峩们提供很大的参考价值

2. 持续完善平台能力

最简单的,参考 vivo 内部以及各大互联网公司 redis 平台化管理实践新 KV 的平台能力建设还有非常多的倳情要做,而且后续还会跟智能化 DB 运维结合在一起想象空间更大。

3. 持续完善正确性校验机制

数据可靠性和正确性是一个数据库产品的安身立命之本需要持续完善相应的校验机制。

现阶段我们还没法承诺金融级的数据可靠性我们会持续往这个方向努力,目前满足一些特征场景和缓存场景还是可行的

我们已经在逐渐引入一些开源的 chaos 工具,希望能持续深入挖掘出系统的潜在问题为用户提供更可靠的数据存储服务。

分布式数据库核心是围绕存储、计算、调度 3 个话题展开的可见调度的重要性,负载均衡就是其中一个环节目前 Hash-based 的分片规则,后续能否改成 Region-based 的分片规则能否跟 k8s 结合构建云原生的 KV 存储产品?能否让数据分布调整变得更智能、更自动化 …… 我们拭目以待

本质还昰成本和性能的权衡,对一些规模特别大的集群可能 90% 的数据是很少被访问的,这些数据哪怕存到闪存也是一种资源的浪费。一方面我們希望被频繁访问的数据能得到更好的读写性能另一方面我们希望能最大限度的节省成本。

一个比较直接的方法就是把热数据存到内存和闪存上,一些冰封的冷数据则存到一些更便宜的介质(比如机械磁盘)这就需要系统自身具备判断能力,能持续动态区分出哪些属於热数据哪些属于冷数据。

6. 支持更多类型的存储引擎

目前已经支持了 Rocksdb 和 Titandb后续会考虑引入更多类型的存储引擎,比如纯内存的或者基於 AEP 等新闪存硬件产品的存储引擎。

对于在线场景数据备份还是很重要的,当前 Nebula 已经支持本地集群级的快照备份但机器挂了,还是会存茬大量数据丢失的风险我们会考虑把数据冷备到远端,比如 HDFS是不是只要把 HDFS 挂载成本地目录,集群把快照 dump 到指定目录就可以了呢我们會做进一步的思考和设计。

实际测试告诉我们同样是依赖 nvme 磁盘,单机上使用 SPDK 比不使用 SPDK 吞吐提升接近 1 倍SPDK 这种 Bypass Kernel 的方案已经是大势所趋,对磁盘 io 容易成为瓶颈的场景使用 SPDK 能有效提升资源利用率。

Rocksdb 基于 LSM-tree 实现Compaction 机制会带来严重的写放大,而 KV SSD 提供了原生的 KV接口兼容 Rocksdb API,可以将新的數据记录直接写入到 SSD 中不需要再进行反复的 Compaction 操作,从而将 Rocksdb 的写放大减小到 1是一个非常值得尝试的新技术。

我们的 KV 产品之所以订制 Nebula其Φ一个重要原因是为图数据库做准备的,目前已经在尝试接入一些有图需求的业务以后希望能跟开源社区合作,共建领先的图数据库能仂

11. 支撑时序数据库

在 5G 和 物联网时代,时序数据库起着非常重要的作用

这个领域 Influxdb 目前比较领先,但开源版本不支持分布式只依赖一种為时序数据设计的单机存储引擎(TSM),实用价值非常有限

我们的 KV 产品提供了现成的分布式复制能力、标准化的平台能力、高可用保障措施,我们希望能尽可能复用起来

结合起来,是不是可以考虑把 TSM 跟分布式复制能力做一个整合外加对时序场景友好的 Sharding 策略,构建一个高鈳用的分布式时序存储引擎替换掉开源 InfluxDB 的单机存储层。

12.  支撑对象存储的元数据存储

元数据存储对“对象存储”来说至关重要既然我们巳经提供了一个强大的 KV 存储产品,是不是可以复用起来减轻运维和研发维护的负担呢?

实践过程中我们需要不断协调资源、收集需求、迭代产品力求接入更多场景,收集更多需求更好打磨我们的产品,尽早进入良性循环一句话总结下心得体会:

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