面试题：HBase同步复制分布式架构下的数据一致性如何保证

Question

在HBase同步复制的分布式架构场景中，数据可能在多个节点间复制传播，会面临网络延迟、节点故障等问题。请阐述如何确保数据的一致性，涉及到哪些机制和策略？

Answer 1

确保数据一致性的机制和策略

1. 写一致性
   • 同步复制：主集群在写入数据时，会同步将数据发送到从集群，只有当主集群和所有配置的从集群都成功写入数据后，才向客户端返回写入成功的响应。这种方式确保了数据在多个集群间的强一致性，但会因等待从集群的确认而增加写入延迟。例如，在金融交易数据的同步复制场景中，只有所有相关集群都确认写入成功，交易才被视为完成。
   • 异步复制：主集群在写入数据后，立即向客户端返回写入成功，同时将数据异步发送到从集群。为了保证一定程度的一致性，会采用一些确认机制，如从集群反馈接收成功信息，主集群记录发送状态等。这种方式减少了写入延迟，但可能在短时间内存在数据不一致情况。适用于对写入速度要求高，对一致性要求相对宽松的场景，如网站日志数据的同步。
2. 故障处理
   • 节点故障检测：使用心跳机制，各节点定期向其他节点发送心跳消息，若在一定时间内未收到某个节点的心跳，则判定该节点故障。例如，HBase RegionServer之间通过心跳来监控彼此状态。
   • 故障恢复：
     • 从节点故障：主集群继续正常写入数据，同时记录未成功同步到故障从节点的数据。当从节点恢复后，主集群将这些积压的数据重新同步给从节点，以恢复数据一致性。
     • 主节点故障：选举新的主节点，新主节点从故障主节点的日志或备份中获取未完成同步的数据，并继续完成向从节点的同步。在HBase中，Zookeeper会参与主节点的选举过程。
3. 版本控制
   • 为每个数据单元添加版本号，每次数据更新时版本号递增。在同步复制过程中，从节点根据版本号判断数据是否为最新。若从节点收到的数据版本号低于自身已有数据的版本号，则忽略该数据；若版本号更高，则更新数据。这样可以避免因网络延迟导致旧数据覆盖新数据的情况。例如，在分布式文件系统中，文件的每次修改都会增加版本号，确保各节点的数据版本一致。
4. 数据验证与修复
   • 定期数据比对：通过工具或自定义脚本定期比对主集群和从集群的数据，如计算数据的哈希值进行对比。发现不一致的数据后，根据预先设定的策略进行修复，如从主集群重新同步数据到从集群。
   • 校验和机制：在数据写入时计算数据的校验和，并与数据一同存储和同步。从节点在接收数据后重新计算校验和，与接收到的校验和进行比对，若不一致则要求主节点重新发送数据。这种方式可有效检测数据在传输过程中是否发生错误。