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  • 一致性检查(consistency check)

    千次阅读 2019-04-08 21:47:12
    最近看论文看到深度传播方面的知识,随后想起之前做过视差一致性检查方面的工作,所以就小结一下,一致性检查方面的知识。 彩色一致性检查 原理:彩色一致性是对于一幅图片,如果空间相邻区域像素亮度值相似的话...

    最近看论文看到深度传播方面的知识,随后想起之前做过视差一致性检查方面的工作,所以就小结一下,一致性检查方面的知识。

    彩色一致性检查

    • 原理:彩色一致性是指对于一幅图片,如果空间相邻区域像素亮度值相似的话,它们的颜色也是类似的。随后建立约束模型,约束为当前像素的颜色与邻域像素的颜色的误差

    深度一致性检查 —— 深度传播

    • 原理:如果一幅图片的空间相邻区域亮度值类似的话,那么它的深度值也是类似的。根据这一原理,将深度估计问题进行优化建模,通过求解这个优化问题来获得整个图像的深度图,这就是基于深度一致性的深度传播算法的基本原理。
    • 优化模型:计算下面的代价函数:
      minDJ(Dnonkey)=r(Dnonkey(r)sN(r)wrsDnonkey(s))2sub.toDnonkey(ri)=Dkey(ri) \begin{array}{c}{\min _{D} J\left(D^{n o n-k e y}\right)=\sum_{r}\left(D^{n o n-k e y}(r)-\sum_{s \in N(r)} w_{r s} D^{n o n-k e y}(s)\right)^{2}} \\ {\quad s u b . t o D^{n o n-k e y}\left(r_{i}\right)=D^{k e y}\left(r_{i}^{\prime}\right)}\end{array}
    • N(r)N(r)是像素rr的一个邻域窗口,wrsw_{rs}是邻域窗口的加权函数。
    • 上面公式中,Dnonkey(ri)=Dkey(ri)D^{non-key}(r_i) = D^{key}(r_i^\prime)是代表通过特征点匹配,将关键帧的深度值赋予给非关键帧中对应的像素点。
    • 代价函数计算的是非关键帧中当前元素深度和邻域元素深度的关系。
      深度传播框架
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  • 一致性检查的具体含义是什么

    千次阅读 2006-07-07 09:27:00
    一致性检查的具体含义是什么? 环境 产品:Lotus Domino Server平台:无关软件版本:所有 问题 当Lotus Dom...

    一致性检查的具体含义是什么?


    环境

    产品:Lotus Domino Server
    平台:无关
    软件版本:所有

    问题

    当Lotus Domino服务器启动的时候,会在控制台上出现下述信息,具体的含义是什么呢?Performing consistency check on database <database>.nsf

    解答

    信息提示服务器在对数据库进行一致性检查,一致性检查和服务器进程Fixup是同义的。 在数据库处于以下一个状态时会要求一致性检查,包括未知状态,损坏状态,和可疑状态。

    未知状态发生于数据库上一次没有正常关闭 (比如服务器宕机,或数据库在打开的同时进行文件系统层面的操作)
    损坏状态发生于很多地方,例如损坏的表单,Notes,文件夹,bitmaps 等等
    可疑状态发生在数据库头或者索引中有不正确的条目

    没有办法阻止一致性检查,一致性检查是件好事,是服务器为了保证数据库健康状况的一种自我修复措施。

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  • 何谓端到端的数据校验?是应用层在写入数据时,在经过每个数据模块时,都计算并增加一个校验和信息,并将这些校验和信息和...同样在数据读取时,应用层在获取数据块和从磁盘读取到校验信息后,也需要再次校验一致性

            一般分布式或网络存储系统的协议栈如下图所示。


            数据损坏的情况会发生在系统的所有模块中:

            1. 硬件错误,如内存、CPU、网卡等

            2. 数据传输过程中的信噪干扰,如SATA、FC等协议

            3. 固件问题,如RAID控制器、磁盘控制器等

            4. 软件问题,如操作系统的内核问题、本地文件系统问题,网络系统问题、通用块层问题、IO调度层问题等。

     

            在传统的高端磁盘阵列中,一般采用端到端的数据校验实现数据的一致性。

            何谓端到端的数据校验?

            是指应用层在写入数据时,在经过每个数据模块时,都计算并增加一个校验和信息,并将这些校验和信息和数据块一起发送至磁盘。磁盘在接收到数据包之后,会重新校验信息,并和接收到的校验信息做对比。如果不一致,就认为在IO路径上发生了错误。同样在数据读取时,应用层在获取数据块和从磁盘读取到校验信息后,也需要再次校验一致性。

            从技术思路上来看,这种解决方案实际上就是前馈校验。在通信系统中,这种技术被大量应用,并且接收端在发现错误的时候能够从纠错码中恢复出数据。在没有这种技术支撑的情况下,存储应用中为了保证数据写入的可靠性,在数据写完成之后还需要通过读操作来验证数据的正确性。后者是反馈校验方法。从这点上来看,端到端校验有一定的优势,采用前馈的方式,在不太影响IO性能的情况下,可以提高数据读写的完整性。

            但是通过端到端的数据校验方法,应用层可以明确地知道IO写入的数据是否成功写入,读取的数据是否正确。可以提高数据读写的完整性。

            但是这种方式还具有一些缺点:

    1. 无法解决目的地址错误导致的数据损坏问题。

    2. 端到端的解决方案需要在整个IO路径上附件校验信息。而目前IO协议栈设计的模块比较多。每个模块都附件校验信息实现起来具有很大难度。

            关于这种端对端的数据校验,还可以参考博客《SCSI中端到端校验能解决数据完整性问题吗?》http://alanwu.blog.51cto.com/3652632/1093600/

            而对于ceph这种分布式分文件系统,端到端的数据校验对IO性能影响比较大,所以ceph并没有实现端到端的数据校验。


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  • 分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,...

    前言

    分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以分布式数据库作为案例,介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。

    1、数据一致性

    1.1 数据一致性是什么

    大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时,第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”,指的是**“数据在多份副本中存储时,如何保障数据的一致性”**场景。

    由于在大数据领域,数据的安全不再由硬件来保证,而是通过软件手段,通过同时将数据写入到多个副本中,来确保数据的安全。数据库在同时向多个副本写入记录时,如何确保每个副本数据一致,称为“数据一致性”。

    1.2 关系型数据库如何保障数据一致性

    传统的关系型数据库对于运行环境–硬件要求都比较高,例如Oracle会建议用户使用小型机+共享存储作为数据库的运行环境,DB2 DPF也同样建议用户采用更好的服务器+高端存储来搭建数据库的运行环境。所以在数据存储安全的技术要求下,传统关系型数据库更多是依赖硬件的技术来保障数据的安全性。

    在这里插入图片描述
    因为关系型数据库的数据安全是基于硬件来保障,并且数据也不会通过同时存储多份来保障数据的安全,所以关系型数据库的用户默认认为数据存储是一致的。

    1.3 分布式存储如何保障数据一致性

    本文在讨论分布式存储时,主要指的是大数据产品中的分布式文件系统和分布式数据库,例如:SequoiaDB和HDFS。

    用户在搞明白分布式存储的数据一致性原理时,必须要先明白为什么他们就需要数据一致性,和分布式存储的数据存储与关系型数据库的数据存储又有什么区别。

    大数据技术的诞生,确确实实让系统的性能有新的突破,并且支持硬件以水平扩展的方式来获得线性增长的性能和存储。这些都是过去传统关系型数据库所无法提供的。另外,大数据技术也抛弃了运行环境必须足够好的硬性要求,而是允许用户通过批量廉价X86服务器+本地磁盘的方式搭建规模集群,从而获得比过去依赖硬件垂直扩展所提供的更强的计算能力和更多的存储空间。

    大数据技术的核心思想就是分布式,将一个大的工作任务分解成多个小任务,然后通过分布式并发操作的方式将其完成,从而提高整个系统的计算效率或者是存储能力。而在分布式环境下,由于硬件的要求降低,必然需要大数据产品提供另外一个重要的功能–数据安全

    在这里插入图片描述
    大数据产品在解决数据安全的方式上,都比较接近,简单来说,就是让一份数据通过异步或者同步的方式保存在多台机器上,从而保障数据的安全。

    分布式存储在解决数据安全的技术难点后,又引入了一个新的技术问题,就是如何保障多个副本中的数据一致性。目前SequoiaDB是使用Raft算法来保证数据在多个副本中一致性。

    2、Raft算法

    2.1 Raft算法背景

    在分布式环境下,最著名的一致性算法应该是Paxos算法,但是由于它实在过于晦涩难懂,并且实现起来极度困难,所以在2013年,Diego Ongaro、John Ousterhout两个人以易懂(Understandability)为目标设计了一套一致性算法Raft。Raft算法最大的特点在于简单易懂,并且实现起来简单

    2.2 Raft算法概述

    与Paxos不同,Raft强调的是易懂,Raft和Paxos一样只要保证n/2+1节点正常就能够提供服务。

    众所周知当问题较为复杂时可以把问题分解为几个小问题来处理,Raft也使用了分而治之的思想。Raft算法重点解决三个子问题:选举(Leader election)、日志复制(Log replication)、安全性(Safety)。

    Raft算法强化了Leader节点的功能,Follower节点的数据只能够从Leader中获取,所以Follower节点的实现就变得简单,只要负责和Leader保持通信,并且接受Leader推送的数据即可。

    2.3 Raft算法原理

    2.3.1 节点角色

    Raft算法中,对节点的状态分为3种角色,分别是Leader(领导者)、Follower(追随者)和Candidate(候选者)。

    Leader,负责处理来自客户端的请求,负责将日志同步到Follower中,并且保证与Follower之间的heartBeat联系;

    Follower,当集群刚刚启动时,所有节点均为Follower状态,它的工作主要为响应Leader的日志同步请求,响应Candidate的请求,以及把请求到Follower的事务请求转发给Leader;

    Candidate,选举Leader时负责投票,选举出来Leader后,节点将从Candidate状态变为Leader状态。

    在这里插入图片描述

    2.3.2 Terms

    在分布式环境下,“时间同步”一直都是老大难的技术难题。Raft为了解决这个问题,将时间划分为一个一个的Term(可以理解为“逻辑时间”)来处理在不同时间段里的数据一致性。

    Terms有以下原则

    • 每个Term中,至多存在一个Leader
    • 某些Term中,有可能存在由于选举失败,没有Leader的情况
    • 每个节点自己维护本地的currentTerm
    • 每个Term都是一个连续递增的编号
    • 如果Follower的Term编号比别的Follower Term编号小时,该Follower Term编号将更新Term编号,以保持与其他Follower Term编号一致

    2.3.3 选举

    Raft的选举由定时器触发,每个节点的触发时间都不相同。

    所有的节点在开始时状态都为Follower,当定时器触发选举后Term编号递增,该节点的状态由Follower转为Candidate,并且向其他节点发起RequestVote RPC请求,这时选举有3种情况可能发生:

    发起RequestVote的节点收到n/2+1(过半数)个节点的投票,该节点将从Candidate状态变为Leader状态,开始向其他节点发送HeartBeat以保持Leader的正常状态

    如果收到投票请求后,该节点发现发起投票的节点Term大于自己,则该节点状态从Candidate转为Follower,否则保持Candidate状态,并且拒绝该投票请求

    选举期间发生了超时,则Term编号递增,重新发起选举
    在这里插入图片描述

    2.3.4 日志复制

    日志复制主要的作用就是用来保证节点的数据一致性与高可用性。

    当Leader被选举出来后,所有的事务操作都必须要经过Leader处理。这些事务操作成功后,将会被按顺序写入到LOG中,每个LOG都包含一个index编号。

    Leader在LOG发生变化后,通过HeartBeat将新的LOG同步到Follower上,Follower在接收到LOG后,再向Leader发送ACK信息,当Leader接到大多数(2/n+1)Follower的ACK信息后,将该LOG设置为已提交,并且Leader将LOG追加到本地磁盘中。

    同时Leader将在下一个HeartBeat中,通知所有的Follower将该LOG存储在各自的本地磁盘中。

    2.3.5 安全性

    安全性是用于确保每个节点都是按照相同的日志序列进行执行的安全机制。

    如果当某个Follower在同步Leader的日志时失败,但是未来该Follower又可能被选举为Leader时,就有可能导致前一个Leader已经commit的日志发生覆盖,这样就导致了节点执行不同序列的日志。

    Raft的安全性就是用于保证选举出来的Leader一定包含先前已经commit LOG 的机制,主要遵循的原则如下:

    每个Term 只能选举一个Leader;

    Leader的日志完整性,则当Candidate重新选举Leader时,新的Leader必须要包含先前已经commit的LOG;

    Candidate在选举新的Leader时,使用Term来保证LOG的完整性;

    3、分布式数据库数据一致性技术实现

    以国产原厂的分布式数据库SequoiaDB为例,SequoiaDB在多副本的部署中,采用Raft算法保证数据在多副本环境中保持一致。

    SequoiaDB集群中,总共包含3中角色节点,分别是协调节点、编目节点和数据节点。由于协调节点本身不存任何数据,所以只有编目节点和数据节点存在事务操作,换言之,编目分区组和数据分区组的副本同步采用Raft算法保证数据一致性。

    在这里插入图片描述

    3.1 编目节点和数据节点的事务日志介绍

    编目节点和数据节点由于都是需要存储数据的,并且在集群部署中该,为了确保数据的安全,都是建议采用分布式的方式进行部署,所以在数据同步中,需要采用Raft算法的基本原理进行数据同步。

    编目节点和数据节点在存储数据时,共包含两大部分,一个真实的数据文件,另一个是事务日志文件。
    在这里插入图片描述
    SequoiaDB的节点事务日志,默认情况下由20个64MB(总大小为1.25GB)的文件构成。节点的事务日志主要包含一个index编号和数据操作内容,index编号保持永远递增状态。

    另外,SequoiaDB节点的事务日志不会永久保存,而是当所有的事务日志写满后,再重新从第一个文件开始进行覆盖写入。

    3.2 编目分区组的数据一致性

    由于编目分区组是保存SequoiaDB集群的元信息,数据同步要求高,所以编目分区组的数据一致性要求为强一致性,即每次向编目分区组执行事务操作时,必须要确保所有的编目节点操作成功,才计算该操作执行成功,否则该事务操作将在整个编目分区组中回退事务日志,以保证分区组内的数据一致性。

    另外,编目分区组还有一个比较重要的特性,即编目分区组必须要存在主节点才能够正常工作,如果老的主节点宕机了,编目分区组暂时没有主节点,则该编目分区组不能够对外提供任何事务操作和数据查询操作。

    3.3 数据分区组的数据一致性

    数据分区组的数据一致性默认情况下为最终一致性性,即只要求主节点执行事务操作成功即视为操作成功,主节点将在未来异步同步ReplicaLOG到从节点上。

    3.4 主从节点的事务日志同步

    SequoiaDB的主从节点是通过事务日志同步来保证数据一致性的,并且主从节点的事务日志同步是单线程完成。

    如果当主节点和从节点的LSN差距为一条记录,则主节点会主动将最新的事务日志推送给从节点。

    如果主节点和从节点的LSN差距超过一条记录,则从节点会主动向主节点请求同步事务日志,主节点收到同步请求后,会将从节点的LSN号到主节点最新的LSN号对应的事务日志打包一次性发送给从节点。

    3.5 从节点日志重放

    当从节点获取到主节点推送过来的事务日志后,就会自动解析事务日志和重放。从节点在重放事务日志时,默认情况下会以10并发来重放事务日志。

    从节点在执行并发重放日志时有条件限制,即在集合的唯一索引个数<=1的情况下,INSERT、DELETE、UPDATE、LOB WRITE、LOBUPDATE、LOB REMOVE操作可以支持并发重放事务日志。从节点在做并发重放时,是通过记录的OID进行打散并发执行,这样就可以保证对相同记录的操作不会由于并发重放导致数据不一致。

    但是用户需要注意,从节点在重放事务日志时, DROP CL操作不能够支持并发重放。

    4、SequoiaDB数据一致性应用

    目前SequoiaDB数据分区组的数据一致性是基于集合级别进行配置的。用户在使用SequoiaDB过程中,可以随时调整数据一致性的强度。

    4.1 创建集合时指定

    在一个多副本的SequoiaDB集群中,集合默认的数据一致性行级别为“最终一致性”。用户可以在创建集合时显式指定该集合的“数据一致性强度”,例如可以在SequoiaDB Shell中执行以下命令

    db.CSNAME.createCL(“CLNAME”,{ReplSize:3})

    ReplSize参数填写范围
    在这里插入图片描述

    4.2 修改已经存在的集合

    如果集合在创建时没有设置“数据一致性”ReplSize参数,用户也可以对已经存在的集合进行修改,在SequoiaDB Shell修改命令如下

    db.CSNAME.CLNAME.alter({ReplSize:3})

    ReplSize的取值范围和创建集合时一致。

    4.3 如何查看集合的ReplSize参数

    如果用户希望检查当前集合的RepliSize参数值,可以通过数据库快照进行查看,在SequoiaDB Shell查看命令如下

    db.snapshot(SDB_SNAP_CATALOG,{}, {“Name”:null, “IsMainCL”:null,“MainCLName”:null, “ReplSize”:null})
    打印信息如下

    {

    “MainCLName”:“test.main2”,

    “Name”: “foo.bar2”,

    “IsMainCL”: null,

    “ReplSize”: null

    }

    {

    “IsMainCL”: true,

    “Name”: “test.main2”,

    “MainCLName”: null,

    “ReplSize”: null

    }

    {

    “Name”: “foo.tt”,

    “ReplSize”: 3,

    “IsMainCL”: null,

    “MainCLName”: null

    }

    5、总结

    分布式的数据库,通过Raft算法来确保在分布式情况上数据的一致性,并且编目分区组和数据分区组对数据一致性要求又有所不同,编目分区组始终要求的是数据在多副本请情况下数据强一致性,而数据分区组则可以由用户在创建集合时来执行数据一致性的强度,强度越高,数据安全性越好,但是执行的效率就会相对较差,反之依然。

    目前SequoiaDB在数据一致性场景上,用户的调整空间较大,可以根据不同的业务要求来调整数据一致性的强度,以满足业务或追求性能最优,或者数据最安全的技术要求。

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