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Neo4j 3.1支持因果集群并改进了安全

| 作者 Srini Penchikala ,译者 Rays 发布于 2017年1月11日. 估计阅读时间: 不到一分钟 | 道AI风控、Serverless架构、EB级存储引擎,尽在ArchSummit!

Neo4j团队最近发布了Neo4j图数据库3.1版,该最新版的NoSQL图数据库Neo4j提供了因果集群(Causal Clustering)技术和新的安全架构。

因果集群技术基于Raft协议开发,可使Neo4j支持数据中心和云所用的大规模集群和多种集群拓扑。该技术中内置了由Neo4j Bolt驱动处理的负载均衡。Neo4j数据库还支持新的集群可感知会话,该会话同样是由Bolt驱动管理,有助于为开发人员解决架构上的问题。

安全性改进包括了如下的特性:多用户、基于角色的访问控制(提供四种预定义的全局图数据访问角色:读取者、发布者、架构者和管理者)、查询及安全事件日志、列出并终止运行中的查询,以及细粒度的访问控制等。

其它最新版本的特性还包括具有更有效空间管理的数据库内核改进,以及显示即刻图模型的模式查看器(Schema Viewer)。

针对该新版本,InfoQ访谈了Neo4j团队的Michael Hunger。

InfoQ:您能为我们介绍一下Neo4j 3.1版新提供的因果集群技术吗?与传统的集群技术相比,该技术有哪些不同?

Michael Hunger:新提供的因果集群是一种用于交易数据库集群的全新架构和方法。该方法的实现独立于以前版本中的Neo4j高可用(HA)技术,解决了HA方法中存在的一些问题。

因果集群主要着眼于提供全面的数据安全,即事务安全操作和可用性。该技术的构建一方面基于Neo4j一贯具备的强事务支持,这是通过Raft协议实现的;另一方面基于异步复制协议,它扩展了“读自写”(read-your-own-writes)一致性保证,可用于非常大规模的集群。

最终一致性是大多数NoSQL数据库的默认选项,但它并不支持该模型。尽管“读自写”的工作方式类似于标准的冯·诺依曼计算架构,因而是一种为人所熟知的模型,但是大多数NoSQL数据库还是要强制开发人员在应用中三番五次地处理一致性问题。

“读自写”问题对于任何数据库集群都是难以解决的问题,尤其是具有最终一致性的数据库集群。通常该问题由粘性会话(Sticky Session)处理。粘性会话将后续的读操作重定向到被写入的服务器,这种做法限制了可扩展性。

因果集群提供了远超最终一致性的、最为简单但最充分的一致性保证,即无论集群的规模如何,你都可随后读取你所写的。

对于因果一致性(即由因果集群所提供的一致性保证),这里额外给出两个资源:一篇外部的论文,以及关于因果一致性的背景信息。

新的因果集群在架构上具有两个主要组成部分:

  • 一个服务器核心(Core),它接受写操作,并对数据安全做断言。核心组成了实际的(活跃的)集群。它使用Raft协议,为仲裁(Quorum)写操作、集群成员信息和领导者(Leader)信息等一系列集群操作提供一致性。

  • 任意数量的读副本服务器,使得图查询可以横向扩展。

在“Neo4j操作手册”中有专门的章节介绍集群设置和操作,内容中还包括循序渐进教程和设置的细节。

高可用和数据安全:

数据安全确保了高可用(也就是故障转移)。数据安全由集群核心内的仲裁写操作提供。任何对核心的写操作必须被绝大多数的服务器认可,并且要先于提交向客户返回成功。Raft协议表明,这样的操作是安全的。

这就是为什么依照CAP定理Neo4j集群是一致的和分区容忍的(CP)。在网络发生拆分时,大多数成员将会继续接受写入。如果使用了具有标签的因果一致性,不会对少数成员的读操作给出过期的数据,而是对孤儿实例上的操作做超时处理。如果没有使用标签,那么少数成员将会提供其所具有的数据。这意味着Neo4j永不会返回过期的或不正确的数据。在产生病理性失败的场景下,集群将最终成为只读的。

Neo4j因果集群的实现是通过一种基于事务的标签机制,该机制使得你可从自身的写操作中获取标签记号,该标签表示了写操作(严格单调)的事务标识。在随后的操作中,你就可以使用该标签确保仅是在事务状态读取的,或仅是超越事务状态读取的。

Neo4j官方驱动也是集群可感知的,并支持内建的智能路由协议(bolt+routing://any-server:port)。该协议负责指明当前的操作将导向何处(写、读、标签)。

扩展:

Neo4j集群核心的部署也可跨越数据中心,提供全球规模服务。为允许面向终端用户的应用,可以用任意数量的读取副本扩展你的集群。这些副本并非集群成员,不参与写操作,并且是最终一致的。

前面所提到的标签特性依然允许“读自写”。读副本也可用于配置图计算操作所用的专用报告实例或服务器。

为实现地理范围上的可用性,可以将核心机器扩散到不同的数据中心中。虽然这样做意味着提交路径将跨越WAN,但是由于Raft的特性,提交的执行将依照大多数成员所具有的最快速度。因此如果你在纽约、波士顿和伦敦有数据中心,那么事务提交的下限很有可能是纽约和波士顿间的最短网络路径,而非跨越大西洋到伦敦的较长路径。

InfoQ:Neo4j的新安全基础是什么?它们与Neo4j已支持的安全特性相比有哪些差异?

Michael Hunger: Neo4j曾具有单一的内建用户,由该用户提供对恶意攻击的防护,这是因为数据库被认为是运行于受保护的网络中。

在听取了客户的意见后,尤其是来自金融和国营部门的客户,我们决定自3.1版开始为Neo4j添加增强的安全基础。

在新安全模型中具有多种用户定制角色的用户。缺省角色包括读取者、发布者(读/写)、架构者(读/写/模式)和管理者,但是你也可添加自定义的角色,并在用户代码(例如用户定义过程)中做检查。对该模型的验证和授权需求的支持,不仅包括内建(原生)的实现和基于LDAP/Active Directory的实现,而且包括连接你自身安全架构(例如Kerberos)的用户化实现。

对于原生用户的管理(创建、终止、删除),Neo4j Browser提供了UI并指派了构建于一些过程之上的角色,这些过程也可用于你自身的运营工具。对于与LDAP/Active Directory的集成,安全模型给出了细粒度的配置CAPA。

当前通过用户定义过程提供了数据层面的安全。这些过程允许访问数据子集,并可配置为仅对具有特定角色的用户可用。

最新版的Neo4j数据库可在Neo4j网站下载

查看英文原文:Neo4j 3.1 Supports Causal Clustering and Security Enhancements


感谢冬雨对本文的审校。

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