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分布式数据

分布式数据（精选十篇）

分布式数据篇1

分布式数据库系统是物理上分散而逻辑上统一的系统,就是将整个数据库结构按照某种情况分解为功能上相对独立的若干部分,放置在不同的数据库服务器上,并通过某种事务机制保证数据的一致性。在一个纯分布式数据库系统中,数据可以在很多个站点获得,但只有一个站点存储该数据;而在一个采用复制技术的分布数据库系统中,数据不仅可以在多个站点获得,而且可以就近或在本地获取,即同一数据可以在不同的站点上建立副本。数据复制提高了分布式数据库系统的可靠性及可用性。

2数据复制运行机制

2.1基本概念

复制是一种实现数据分布的方法,就是指把一个系统中的数据通过网络分布到另外一个或者多个地理位置不同的系统中,以适应可伸缩组织的需要、减轻主服务器的工作负荷和提高数据的使用效率。这个过程中,将分布式数据库中某个节点的数据拷贝到不同物理地点的数据库中,以支持分布式应用。在实现过程中,数据复制的物理过程分成两步:修改过程和复制过程。对一个数据拷贝进行插入、修改和删除的过程为修改过程;将修改过的拷贝的数据复制到其它拷贝的过程为复制过程。

数据复制技术能给分布式数据库系统带来如下几点好处:1)提高了系统的可靠性。通过将数据冗余分布提高了系统的容错能力。使得当一个站点或某段网络出现故障时,数据库可选择其它站点完成操作并对客户透

明。并且由于数据在系统中存在多个副本,出现故障的站点也较为容易恢复。2)提高了系统的可用性。复制提供了对共享数据快速的本地访问,它通过将远程数据库中的数据复制到本地,使得应用能够就近访问数据,从而降低网络传输负载,提高效率。而且在数据复制系统中,可以提供多个站点之间的负载平衡,让这几个用户使用这个服务器,另外几个用户可以使用其他的服务器,以避免某些站点负载过重从而提高了分布式数据库系统的性能。3)减少网络通信,缩短数据存取时间。通过复制技术把用户可能用到的部分或者全部数据拷贝到本地数据库中,对数据的操作可以直接在本地进行,减少了网络通信开销,同时也提高了响应速度。

2.2数据复制的分类

数据复制的分类有很多种,每种分类有不同的侧重点。

1)根据更新传播的方式不同,分为同步复制和异步复制:

同步复制(EagerReplication),同步复制方式要求修改过程和复制过程应同时进行,即所有副本在任何时间都应保持一致,这种方式主要采用两阶段提交或两阶段提交的变体来实现的。此类复制保证所有数据更新后的完整性优先于事务操作的完整性,即所有副本的数据在任何时候都是同步的,如果某个目标节点由于某种原因崩溃了,则正在进行的事务操作失败。同步复制可以保障所有副本的实时一致性但也带来易死锁、通信量增加、节点规模受限及事务响应时间较长等问题。目前看来,同步复制模式只适合在局域网上运行。

异步复制(LazyReplication),异步复制方式允许修改过程和复制过程可异步进行,两者之间存在一个时间延迟。事务可以在任意时刻更新数据,稍后再更新其他副本的数据,使数据的每个拷贝之间一致。在异步复制中各副本间允许在一定的时间范围内部同步,但在完成复制过程后能达到数据的最终一致。当参与复制的某个站点有故障时,那个节点的复制过程暂时停止,等待发生故障的节点解除故障后再进行。异步复制对网络的要求大大降低,能够减少网络资源和硬件资源的消耗,对网络的连接状况呈现出更大的灵活性。异步复制的缺点是存在数据不一致的时间段并可能有潜在的数据冲突。此外,解决异构数据库间的复制问题时,还必须解决因模式定义上的差异引起的模式转换问题。

2)根据参与复制节点间的关系不同,分为主从复制和对等复制:

主从复制(Primary/Backup)中系统仅指定一个Primary节点,只有该节点能够接受更新请求,所有的修改过程只能在此节点上进行再由它将数据复制到其它副本中去。Primary/Backup方式并发控制较为简单,由

Primary本地的事务控制即可实现,事务的原子性的实现也较为简单,一般由Primary节点作为协调节点来实现。但是,其缺陷也显而易见:仅仅单个节点提供更新请求处理能力,对于更新密集类型的应用,如OLTP,容易形成单点性能瓶颈。

对等复制(UpdateAnywhere)中的任何节点都可以接受更新请求,在检测事务冲突、事务提交前或后将各个节点的更新传播到其他副本节点。对等复制的实现较为复杂,由于数据可在任意的副本上更新,必然会引起事务冲突,因此采用对等复制的系统必须引入解决冲突的办法。

3)根据复制内容的不同,分为快照复制和事务复制:

快照(snapshot)复制是把数据库中存储对象在某一时刻的即时映像,通过为复制对象