如何在共享集群中为客户提供单租户模式体验
问题来了
域名系统（DNS）是互联网上的地址簿，帮助网络浏览器找到网站，通过解析域名到IP地址。对于企业而言，DNS是一个至关重要的组成部分，任何DNS问题都可能导致业务看起来像是离线了。如果网络浏览器无法正确解析域名到其IP地址，用户将无法访问该网站。
对于任何DNS提供商，如Amazon Route 53而言，最大的挑战是在不影响业务的情况下处理分布式拒绝服务（DDoS）攻击。一次大规模的DDoS攻击可能会使服务无法承受，以至于无法正常服务客户。
其他解决方法一种简单的缓解DDoS攻击的影响的方法是增加服务器容量来抵御攻击。然而，这种方法不可扩展，并且，对于提供DNS服务的提供商来说可能会很昂贵。
另一种解决办法是使用专门的网络硬件来过滤DDoS攻击产生的流量。然而，为了覆盖DNS提供商托管的所有域名，可能需要大量这样的硬件设备，从而使这种解决方案变得非常昂贵。
让我们先来聊聊分片吧！在没有使用分片的情况下，分布式系统中的多个服务器处理请求时，每个请求都可以落在任何一台服务器上。这意味着，如果一个DNS提供商不使用分片，某个客户的系统遭到 DDoS 攻击，所有服务器，或者至少一部分服务器，可能会受到影响，因为每个客户的请求可以落到任何服务器上，这不仅会影响该客户，还会影响到其他客户。
图所示。所有服务器都受到了影响，因为来自单个客户的所有请求都会被分发到各个服务器上。
假设服务器被分成了多个分片，每个分片处理一部分客户请求，那么DDoS攻击的影响就可以限制在特定服务于受害客户的分片上。这样一来，只有受影响分片的客户会受到影响，从而限制了整体影响。简而言之，采用普通分片技术，DDoS攻击的总体影响仅限于部分客户。
如图所示，即使对一个客户的DDoS攻击导致整个分片不可用，分片#1所处理的所有客户都将受到影响。
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普通分片的问题是，同一组服务器会处理来自多个客户的所有请求。如果有某个客户遭遇流量激增，那么这组服务器及其所有客户都会受到影响。
Shuffle 分片 通过将一个客户的请求分配给多个分片来解决此问题，从而减少了不同客户之间的资源重叠。这样即使其中一个处理该客户流量的分片不可用，客户仍可以继续提供服务。
图：随机分片法
在例如所示的情境中，有八个分片，标记为 M1 到 M8，每个客户从 A 到 H 分别被分配到两个不同的分片。例如，客户 A 被分配到分片 M1 和 M4，而客户 D 被分配到 M2 和 M3。如果客户 A 遭受 DDoS 攻击，分片 M1 和 M4 将受到影响。由于客户 B 和 F 也与 M1 和 M4 相关联，他们的请求也会受到影响。
然而，客户B和F可以通过未受DDoS攻击影响的健康分片M6和M8进行重定向。因此，所有来自客户B和F的请求都可以被重新导向到M6和M8。在这种情况下，动态分片有效地限制了DDoS攻击对客户A的影响，保证其他客户不受影响。
类似于普通的分片，在这种情况下，两个服务器无法使用，但整体影响要小很多。比如，在有足够的服务器的情况下，Shuffle 分片 可以保证分片数量超过客户数量，从而使每个客户都能享受到单租户的服务。
最后：让我们来看看最后的部分。
本文讨论了Shuffle Sharding 在亚马逊 Route 53 中的应用，以及它如何处理 DDos。然而，这种技术在 DNS 之外的场景中也很有用，例如后端资源是队列或数据库。Shuffle Sharding 可以减轻无效请求或[Thundering Herd Problem] 的影响。
参考- 使用洗牌分片技术实现工作负载隔离。 (未注明日期). Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/builders-library/workload-isolation-using-shuffle-sharding
- 洗牌分片技术。 (未注明日期). Cortex. https://cortexmetrics.io/docs/guides/shuffle-sharding/
- 洗牌分片技术 | Grafana Loki 的文档。 (未注明日期). Grafana Labs. https://grafana.com/docs/loki/latest/operations/shuffle-sharding/
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