基于關鍵任務熱備份的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)容錯性能優(yōu)化

袁 彪 鄔少飛

（武漢工程大學計算機科學與工程學院，湖北 武漢 430000）

1 引言

1.1 研究背景

隨著科技的進步，大數(shù)據(jù)的概念已然進入我們的生活領域。大數(shù)據(jù)的不斷增長使得對數(shù)據(jù)的運輸、存儲成為技術發(fā)展的重要方向。其中，最重要的挑戰(zhàn)便是將大量的數(shù)據(jù)進行集合分析。而對數(shù)據(jù)分析得到正確結果的前提是利用各式各樣高復雜性的算法來保證數(shù)據(jù)的高可靠性。面向大數(shù)據(jù)的計算類型主要有兩種，其一是面向批處理進行運算，其二是實時運算[2]。當下市面上出現(xiàn)了較多的實時流處理系統(tǒng)，例如實時搜索、社交互聯(lián)、實時監(jiān)控等等。特別地，在交通領域的車聯(lián)網(wǎng)建設中，由于車輛的特殊安全需求，既要求得到可靠的計算結果，又要求一定的實時性[3]。要保證車載系統(tǒng)的互聯(lián)互通和車載傳感數(shù)據(jù)的實時采集以及處理的成功施行就要保證數(shù)據(jù)采集、輸出和處理的協(xié)調一致。

1.2 目的和意義

在車聯(lián)網(wǎng)中，車輛數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咭恢滦赃h遠比高可用性要重要。因為對于目前車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展來講，車輛內部系統(tǒng)所進行的數(shù)據(jù)傳輸更多的是為了輔助駕駛員駕駛車輛。哪怕數(shù)據(jù)傳輸有所延遲，所造成的后果可能僅僅只是輔助數(shù)據(jù)更新不及時，無法給予駕駛員更好的輔助體驗；而如果傳輸?shù)臄?shù)據(jù)丟失了一致性，很可能會造成較為嚴重的后果。例如當前許多帶有輔助駕駛功能的車輛都有前車防撞系統(tǒng)，在車輛行駛過程中傳感器會自動檢測與前車的距離，在這個過程中可能會存在與云端AI 的交互，如僅僅只是數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)了延遲，駕駛員在沒有輔助系統(tǒng)提示的情況下會對車距具備一定的敏感性。而如果出現(xiàn)了數(shù)據(jù)丟失，原本傳輸?shù)木鏍顟B(tài)碼為將false激活成了true，但車輛內置系統(tǒng)接收到的是無激活，那么可能播報無問題，從而使駕駛員放松警惕，導致追尾事故發(fā)生。因此在車聯(lián)網(wǎng)中，適當降低一點高實時性能來換取數(shù)據(jù)一致性保證是非常有價值的。所以本文通過基于關鍵任務熱備份的方式來探討對車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)容錯性能的優(yōu)化，旨在為車聯(lián)網(wǎng)云服務平臺解決故障問題。

2 主動備份相關概念

2.1 主動備份概念

在流處理系統(tǒng)的早期部署中，由于性能要求較低，而服務器資源空閑較多，所以會對數(shù)據(jù)進行主動備份，從而保證了系統(tǒng)故障出現(xiàn)時的主從切換。系統(tǒng)在進行主動備份時，會將同一個分區(qū)實例預先備份到不同的服務節(jié)點上[1]。當系統(tǒng)運行時，不同節(jié)點上的實例可以同時接收來自消息生產(chǎn)者的數(shù)據(jù)，也可以同時提供消費接口給下游消費者進行數(shù)據(jù)消費，消費者在接收到消息后會進行數(shù)據(jù)過濾，過濾掉重復消費的信息。這種備份模式會使得消息實例至少擁有完全同步的副本，當有節(jié)點出現(xiàn)故障時，同步副本一樣可以接收生產(chǎn)者消息和提供消費接口，能夠高度保證數(shù)據(jù)可靠性。但這樣的容錯模式由于對節(jié)點的資源消耗過大，正常運行的實時性也低到難以接受，因此僅僅適合于小型服務集群。

2.2 面向關鍵任務的主動備份

在多數(shù)情況下，由于車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要確保高實時性，因此應避免設置過于繁瑣的備份操作以防影響系統(tǒng)運行時的性能。此時，為了盡可能減少故障恢復的時間，采用面向關鍵任務的主動備份的容錯策略將更為有效。我們可以在這些節(jié)點上為一些關鍵任務執(zhí)行主動備份，這樣相比單純的主動備份策略而言更加靈活，較單純的檢查點備份策略而言又更加可靠高效[4]。本課題從作業(yè)拓撲圖的角度，結合車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實際業(yè)務邏輯，采用網(wǎng)絡連通性分析對任務的關鍵度進行排序。找出資源約束條件下的前N 個關鍵任務進行主動備份，從而進一步提高了系統(tǒng)的容錯性能和數(shù)據(jù)一致性。

3 關鍵任務熱備份

3.1 基于網(wǎng)絡連通性的關鍵任務挖掘

通過網(wǎng)絡連通性來分析、挖掘關鍵任務，主要是基于汽車正常行駛時現(xiàn)實邏輯所形成的作業(yè)拓撲圖，并站在網(wǎng)絡結構角度來對各個節(jié)點的關鍵性進行探究。這里主要探尋節(jié)點之間的關聯(lián)關系，與傳統(tǒng)的關鍵任務算法必須明確圖中節(jié)點的入度、出度、邊的權值大小等等有著明顯區(qū)別。本課題運用了以下兩種判斷節(jié)點網(wǎng)絡連通性的方法來綜合確定關鍵任務：

（1）最短路徑判斷法

最短路徑指的是圖中某個頂點到達另一個頂點的所有路徑中，經(jīng)過邊的條數(shù)最少的一條路徑。即：

其中D（i,j,n）指的是從頂點i到頂點j的最短路徑，n為圖中頂點個數(shù)（n也是其中一個頂點）。

若某個頂點出現(xiàn)在某條最短路徑中，則為此頂點標記一次重要度參數(shù)。若某頂點多次出現(xiàn)在最短路徑中，則表明此頂點在本作業(yè)拓撲圖中擔任著較為重要的角色，多項業(yè)務的實現(xiàn)過程都離不開此節(jié)點[5]。算法描述如下：

（2）鄰接連通度判斷法

當刪除某個頂點以及與其相關的邊后，其鄰接頂點集合中還保持連通的頂點對數(shù)標記為該頂點的鄰接連通性。與最短路徑判斷法不同的是，此方法中的鄰接頂點連通性與頂點的關鍵性成反比。鄰接連通性數(shù)值越高，則表明該頂點的關鍵性越低；鄰接連通性數(shù)值越低，則表明該頂點的關鍵性越高。由此構建以下公式來判斷頂點的重要性：

其中NI(i)表示頂點i的重要程度，A(i)表示頂點i的鄰接連通度，n(i)表示頂點i 鄰接頂點的個數(shù)。可以看到，當頂點i 的重要性最低時，刪除與其相關的邊后，對所有鄰接頂點均無影響，鄰接連通度A(i)為n(i)*(n(i)-1)/2，重要度NIi為n(i)*(n(i)-1)/（n(i)*(n(i)-1)+2）；當頂點i的重要程度最高時，刪除與其相關的邊后，所有的鄰接頂點都不在連通，鄰接連通度A(i)為0，重要度NI(i)為n(i)*(n(i)-1)/+2。

3.2 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的熱備份協(xié)議

在傳統(tǒng)的流處理系統(tǒng)中，備份數(shù)據(jù)較為常用的方法是在消息發(fā)送端將關鍵數(shù)據(jù)進行備份，直至發(fā)送的消息途經(jīng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)鏈路的各個節(jié)點，這種方式的備份協(xié)議雖然能夠保證任何節(jié)點在丟失數(shù)據(jù)后都能通過上級節(jié)點獲取到原始數(shù)據(jù)，但由于每個節(jié)點都需要備份經(jīng)過該節(jié)點的數(shù)據(jù)，導致系統(tǒng)的數(shù)據(jù)冗余程度較高，內存開銷過大。因此這里選擇通過自定義備份級別N以及反饋-清除備份機制來削弱內存開銷。

如圖1 所示，以N=2 為例，采取2 級反饋-清除備份機制處理數(shù)據(jù)流，即當producer產(chǎn)生并發(fā)送數(shù)據(jù)到Vi-1時，Vi-1會判斷數(shù)據(jù)是否為關鍵任務信息，符合則將數(shù)據(jù)備份到緩存區(qū)，并發(fā)送到下一個節(jié)點Vi，節(jié)點Vi執(zhí)行相同操作，備份后反饋ack 消息到Vi-1，并發(fā)送數(shù)據(jù)到節(jié)點Vi+1，Vi+1接收數(shù)據(jù)并備份后，反饋ack消息到Vi，Vi再次反饋ack消息到Vi-1，此時Vi-1刪除數(shù)據(jù)，減少開銷。

圖1 2級備份原理

3.3 系統(tǒng)容錯效率測量

本次測試基于kafka 管道結構，用三臺虛擬機搭建了擁有三個服務節(jié)點的kafka集群，數(shù)據(jù)為汽車埋點協(xié)議的報文，由AD 報文模擬系統(tǒng)生成，每秒生成一幀數(shù)據(jù)，每30 幀數(shù)據(jù)打包發(fā)送到kafka服務器，然后通過報文解析項目拉取kafka中的數(shù)據(jù)進行消費，同時在kafka 集群工作過程中間隔一段時間使其中一臺機器不斷宕機重啟，以檢測數(shù)據(jù)丟失情況，得到對比圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)丟失對比

可以看到，縱然有節(jié)點服務器出現(xiàn)宕機情況，kafka依然表現(xiàn)出了高可用性的特點，而進行了2級關鍵任務備份后系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性也出現(xiàn)了一定的提升，例如在類似11:35 附近時間節(jié)點上，擁有2級備份協(xié)議的系統(tǒng)數(shù)據(jù)丟失條數(shù)明顯要少于無備份的情況。同時值得注意的是，根據(jù)圖中數(shù)據(jù)可以觀測到，在報文條數(shù)較少或較多的區(qū)域中，無備份情況下的消費條數(shù)和2級備份情況下的消費條數(shù)差距并不大，反而是在報文傳輸條數(shù)處于中位數(shù)時差距較為明顯。總體來看，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在進行關鍵任務熱備份后確實提高了數(shù)據(jù)一致性，提升了一定的容錯效率。

3.4 系統(tǒng)熱備份開銷測量

雖然進行關鍵任務熱備份確實會使車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的容錯效率得到提升，但也可能導致服務器節(jié)點的系統(tǒng)開銷增大，這里以服務器節(jié)點的內存開銷為例，通過Oracle的Java Mission Control 和Java Flight Recorder 性能監(jiān)測工具來探究關鍵任務熱備份的開銷增加情況。測量結果如圖3所示。

圖3 內存開銷對比

結果與預期一樣，隨著報文的增加，服務器節(jié)點所需要的內存開銷也呈現(xiàn)著階梯式上升，其中進行了2級關鍵任務備份的內存開銷明顯要高于無備份。這表明利用熱備份來保證數(shù)據(jù)一致性就要多損耗一些服務器性能。

4 結論

車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)屬于數(shù)據(jù)敏感的流處理系統(tǒng)，更強調信息的發(fā)送與接收的完整性，對數(shù)據(jù)一致性的要求較高。在基于關鍵任務熱備份情況下的對原始kafka 容錯機制進行優(yōu)化研究，通過測量結果我們可以看到對關鍵任務進行熱備份確實可以幫助恢復因為宕機而丟失的數(shù)據(jù)，但相對于無備份情況下，也增加了一些系統(tǒng)的內存開銷，但開銷增加并不巨大，可以通過對服務器硬件的物理升級來解決。