实例分析Schemaless的主要功能

　　本文介绍Schemaless的主要功能：Schemaless trigger的细节与案例。本文是系列文章的第三部分；第一部分是关于Schemaless的设计，第二部分是讨论其架构。

　　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’）defbill_rider（row_key）：# row_key是行程的UUIDstatus = schemaless_client.get_cell_latest（row_key， ‘STATUS’） ifstatus.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） ifresult ！= ‘SUCCESS’： #提交例外，让Schemaless trigger稍后重试。raiseCouldNotBillRider（） #成功提交乘客账单，写入Mezzanineschemaless_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。