分布式架构下如何选择最佳 Store（）
一、背景
【分布式架构下如何选择最佳 Store（）】开务数据库是一款云原生分布式数据库，基于分布式架构特点其存储数据默认有 3 份，分别存储在各节点下的不同 Store 中。在多节点多 Store 的情况下，如何选择存储数据的 Store 就显得尤为重要。
开务数据库中通过特定算法，根据 Store 的存储容量、磁盘介质以及每个 Store 的 QPS 等综合因素，计算出最佳的 Store 以完成数据存储，我们把这个过程称之为 Store 的 Rebalance。但是此过程从集群初始化就持续地进行，因此将会带来 2 大问题：
1）在数据量很大的情况下，如果从初始即进行 Store Rebalance，那么就会严重影响性能；
2）如果存放数据的磁盘出现问题则需及时更换，那就意味着需暂停集群服务，等待更换完毕之后才能重启服务。
为此，开务数据库研发了 Store 的禁用启用功能，接下来为大家详细介绍具体的设计思路。
二、设计思路
针对第 1 个问题，我们需要通过特定手段，在特定时间控制 Store 的行为，使它参与或不参与 Rebalance。这样即可实现在业务繁忙的场景下，禁止 Store 参与正常的 Rebalance，避免性能消耗；等到空闲时段，再启用 Store 进行 Rebalance。
至于第 2 个问题，我们仅需禁用出现问题的 Store，再将该 Store 上的数据全部迁移到其他可用的 Store 上，从而完成不停机磁盘更换操作。
三、总体设计
Store 的禁用启用功能主要作用于 Rebalance，因为 Rebalance 是在 Store 级别上的，所以该需求可以转换为加入节点后，不会将集群中其他 Store 上的数据副本迁移到加入集群节点上挂载的 Store 中。
在启动命令上给挂载 Store 加一个属性 STATE（DISABLE/ENABLE）用来表示该 Store 此时的状态；然后在进行 Rebalance 时将属性 STATE 为 DISABLE 的 Store 全部过滤掉，仅留下 ENABLE 的 Store 进行 Rebalance。这样的做法可以避免 STATE 为 DISABLE 的 Store 参与 Rebalance 。
在用户空闲的时间段，通过 Update 命令将该 Store 的 STATE 变为 ENABLE，使得该 Store 重新加入 Rebalance，这样即可完成控制 Store 的 Rebalance。此外如果想要完成更换磁盘操作，我们需要将该 Store 上的副本全部都转移到其他 Store 上，转移完毕后更换该 Store 则不会对业务造成影响，如此便可实现禁用和启用 Store。
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四、逻辑架构
执行命令启动节点时，通过命令解析获取 STATE 值，将解析到的 STATE 值保存在存储层，之后根据存储层记录状态完成 Store 的初始化，使得该 Store 中包含命令中的 STATE 属性。
副本层在进行 Rebalance 时，会从现有的 Store 中根据选择一批 Store 组成一个 List，在这里需增加一个约束：过滤掉 STATE 值为 DISABLE 的 Store，即可获取到由用户控制的 List，如此便可实现手动控制 Rebalance。
在执行 Update 命令时，根据 STATE 值来完成存储层初始化的 STATE 值修改，修改的值为 Update 命令中解析出来的 STATE 值。这样即可改变 Store 的 STATE 状态，之后通过节点之间的通信方式来广播到其他的 Store，使得其他的 Store 获取到该节点最新的 STATE 值。
副本层由于该 Store 的 STATE 值为 ENABLE，所以不会受到新加约束限制，从而使得该 Store 可以重新加入 Rebalance 的 List。至此，即可完成由用户控制在特定时间完成特定 Store 的 Rebalance。将 STATE 值为 DISABLE 的 Store 按照节点退役的逻辑来进行配置，转移走该 Store 上的所有副本，即可完成磁盘更换的操作。
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五、功能介绍
Store 的禁用启用功能在启动数据库集群时，需要在启动命令中添加"--STATE"参数来控制该节点 Store 的初始化状态。如果是 DISABLE，那么该 Store 从刚开始就不会参与 Rebalance。
在集群运行过程中，我们也可以使用"Store STATE"的命令来随时修改特定的 Store 状态。修改成功之后，该 Store 即可参与或不参与 Rebalance。
六、总结回顾
开务数据库为了提升数据多备份性能，实现不停机更换磁盘操作，设计开发了 Store 的禁用启用功能。通过修改 Store 的状态来控制该 Store 是否参与 Rebalance，从而解决上述 2 大问题，丰富了分布式数据库的使用场景，大幅提升可用性。
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