本篇内容介绍了“Schemaless的主要功能是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Schemaless trigger是一项具有可扩展性、容错性和无损性的技术，监听Schemaless实例中的变更。在行程（trip）流程中起到引擎的作用，从司机按下“结束行程”并向系统提交费用，直到相应数据进入数据库等待分析。在Schemaless系列的最后一篇中，我们将深入讲解Schemaless trigger的功能，以及如何开发出这个可扩展的容错系统。

简单来说，在Schemaless数据的基本单位被命名为单元（cell）。它是不可变的，一旦写入，便无法被覆盖。（在特殊情况下，我们可以删除旧记录）；单元可以被行键（row key）、列名（column name）和引用键（ref key）来引用；单元内容通过编写引用键更高的新版来执行更新，但行键和列名保持不变。Schemaless不对其中存储的数据执行任何操作（故而命名schemaless）。从Schemaless的观点来看，它只负责存储JSON对象。

Schemaless Trigger案例

我们来看一下实践中Schemaless trigger的运作方式。下面的代码是简化版的异步计费方式（大写标注Schemaless的列名）。案例Python代码：

#我们实例化一个客户端，以便与Schemaless实例通讯 schemaless_client = SchemalessClient(datastore=’mezzanine’) #为BASE列注册一个bill_rider功能 @trigger(column=’BASE’) def bill_rider(row_key): # row_key是行程的UUID status = schemaless_client.get_cell_latest(row_key, ‘STATUS’) if status.is_completed: #也就是说我们已经提交了乘客的账单 return #否则就尝试提交账单 #我们从BASE列拿到了基本行程信息 trip_info = schemaless_client.get_cell_latest(row_key, ‘BASE’) #提交乘客账单 result = call_to_credit_card_processor_for_billing_trip(trip_info) if result != ‘SUCCESS’: #提交例外，让Schemaless trigger稍后重试。 raise CouldNotBillRider() #成功提交乘客账单，写入Mezzanine schemaless_client.put(row_key, status, body={‘is_completed’: True, ‘result’: result})

在Schemaless实例中，我们在函数中通过添加decorator@trigger来定义trigger，并指定列。如果指定列的单元中有内容，通知Schemaless trigger框架调用函数——本例是bill_rider。这里通过BASE中的一个新单元表明行程结束。触发trigger，然后通过函数来发送行键——本例是行程UUID。如果需要更多数据，必须从Schemaless实例——本例是从行程存储Mezzanine中获取真实数据。

bill_rider trigger函数的信息流见下表（这里是乘客结账）。箭头方向指明调用方与被调方，旁边的数字指明流程的顺序：

首先将行程输入Mezzanine，Schemaless Trigger框架调用bill_rider。在调用时，函数向行程存储请求STATUS列的最新信息。本例中is_completed字段不存在，也就是说乘客尚未结账。然后获得BASE列的行程信息，通过函数调用信用卡provider来结账。在本例中，我们成功用信用卡付费，并返回成功信息到Mezzanine，然后设置STATUS列的is_completed为True。

Trigger框架确保在每个Schemaless实例中的每个单元至少调用bill_rider一次。一般来说只触发trigger函数一次，不过在出错的情况下（无论是trigger功能还是其他功能短暂出错），都可能需要多次调用该函数。也就是说trigger函数是幂等的，在本例中要检查单元是否处理完毕。如果答案为是，则返回函数。

在查看下文中Schemaless如何在流程中提供支持时，要记得这个案例。我们将会解释Schemaless如何被看作变更日志，并讨论与Schemaless相关的API，分享让流程支持可扩展和可容错的技术。

将Schemaless视为日志

Schemaless包含所有单元，也就是说包含指定行键、列keypair的所有版本。由于包含单元的所有历史版本，除了随机访问key-value存储外，Schemaless还可作为变更日志。事实上它就是一个分区日志，每个分片都是自己的日志，如下图：

根据行键（也就是UUID）将每个单元写入特定的分片。分片中的所有单元都有唯一标识符，称为添加ID。添加ID是一个自动递增的字段，代表着单元的插入顺序（越新的单元，添加ID的数字越大）。除了添加ID之外，每个单元都有单元写入的时间（datetime）。在所有分片备份中，单元的添加ID是唯一的，这点对于故障时转移非常重要。

Schemaless的API支持随机访问和日志类访问。随机访问API是针对单独的单元，均由row_key、column_key和ref_key一同定义。

Schemaless还包含这些API端点的批处理版本，这里省略。之前说过的trigger函数bill_rider就使用这些函数来获取并操纵单个单元。

对于日志类访问API，我们关心单元的分片数字与时间戳以及添加ID（合称位置location）：

与随机访问API类似，日志访问API有更多可用的knob，实时从多个分片中抓取单元，不过上面的端点更为重要。位置可以是timestamp或added_id。调用get_cells_for_shard，除了单元之外，还返回下一个添加ID。例如，如果调用位置1000的get_cells_for_shards，请求10个单元，返回的下一个位置偏移是1010。

追踪日志

通过日志类访问API，可以追踪Schemaless实例，就像可以在系统中追踪文件一样（比如tail -f），或者类似最新变更轮询的事件队列（比如Kafka）。然后，客户端持续追踪偏移，并将其用在轮询中。要想引导追踪程序，需要从第一条开始（比如位置0），或从任何时间，或偏移后。
Schemaless trigger通过使用日志类访问API完成相同的追踪，并保持追踪偏移。轮询API的好处直接表现在，通过Schemaless trigger让这个过程具有可扩展性与容错性。通过配置从哪个Schemaless实例、哪一列开始轮询数据，将客户端程序与Schemaless trigger框架链接。使用的函数或回调与框架中的数据流相关，在新单元格插入实例时通过Schemaless trigger或调用或触发。反过来，通过框架在程序所运行的主集群中找到要找的工作进程。框架将工作分到可用进程中，然后通过将分到故障进程的工作分配给其他可用进程，巧妙地解决出现故障的进程。work分配代表着程序员只用编写处理程序（比如trigger函数），并确保它是幂等的。剩下的交给Schemaless trigger来处理。

架构

在这部分中，我们会讨论Schemaless trigger如何扩展，如何将故障影响最小化。下图从较高角度展示了其架构，取自之前的账单结算服务：

账单结算服务使用了运行在三台不同主机上的Schemaless trigger，我们（简单起见）假设每个主机只有一个工作进程。Schemaless trigger框架区将分片按工作进程区分开，因此每个工作进程只负责处理一个特定的分片。注意：工作进程1从分片1拉取数据，工作进程2从分片2和分片5拉取数据，工作进程3从分片3和分片4拉取数据。一个工作进程只处理指定分片的单元，抓取新单元、为这些分片调用注册的回调函数。一个工作进程就是指定的leader，负责向工作进程分派片区。如果进程挂起，leader将为故障进程分配的片区重新分配给其他进程。

在一个分片中，单元都是以写入顺序来触发。也就是说如果特定单元的trigger总是由于程序错误而出现故障，就会阻碍该片区的单元处理。为了避免延迟，可以配置Schemaless trigger来标记多次出错的单元，并将它们放在单独的队列中。之后，Schemaless trigger就会继续下一个单元的处理。如果标记单元的数字超过了特定阈值，trigger就会停止。通常代表着系统错误，需要人工修复。

通过存储每个片区中最近一次成功触发单元的添加ID，Schemaless trigge继续保持追踪。该框架将这些偏移保存到共享存储中，比如Zookeeper或Schemaless实例自身，也就是说如果程序重启，trigger就会继续从存储片区的存储偏移开始执行。共享存储也用在meta-info中，比如协调选出leader，探知添加或移除的工作进程。

可扩展性与容错性

Schemaless trigger是为可扩展而设计的。在被追踪的Schemaless实例中，对于任意客户端程序，我们能够添加最多与片区数量一致的工作进程（通常是4096）。此外，我们能够在线添加或移除worker，来独立处理Schemaless实例中其他trigger客户端的变动负载。通过在框架中追踪进度，我们可以为要发送数据的Schemaless实例添加尽可能多的客户端。在服务器端并没有逻辑来持续追踪客户端或者将状态推送过去。

Schemaless trigger也是容错的任何进程故障都可以不影响系统。

• 如果一个客户端worker的进程出错，leader会将这个work重新分配，确保所有片区都有进程。

• 如果Schemaless trigger节点上的一个leader出错，会有新的节点被选成leader。在leader选举期间，可以继续处理单元，不过work不能执行重分配工作，也无法移除和添加进程。

• 如果分片存储（比如ZooKeeper）出错，单元进程持续进行。不过就像在leader选举期间一样，work无法执行重分配工作，而在分片存储出错时进程也无法变更。

最后，在Schemaless实例中，Schemaless trigger框架是不可能出现故障的。任何数据库节点出错都没关系，因为Schemaless trigger可以从备份读取。

“Schemaless的主要功能是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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