源地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_57f61b490101a8ca.html
最近有人讨论到swift副本数是否能够调整，3副本成本过高，如果改成2副本怎么样？多聊了几句以后发现不少人可能都是望文生义，简单的认为副本数只是多一个少一个Copy的问题，并不了解背后的理论依据。所以想写个简单的介绍，普及分布式系统设计的一些基础知识点。这个是按傻瓜版写的，已经知道的同学请自动无视。
不同于传统的集中式存储，对于分布式存储系统来说，因为自身的复杂性，副本数并非简单拍脑门而来，需要找到理论支撑，它的依据实际上是来自于CAP理论和基于其上的NWR策略。
CAP 理论是由UC Berkerly的Eric Brewer（没错，他也叫Eric，哈哈）在2000年提出的，当时是一个猜想，2年后被MIT的两个家伙证明为理论，很快被互联网大企业们（Ebay，Twitter，Amazon等）接受和拥护，到如今已经13年，成为了分布式系统设计的经典理论之一。
CAP的主要思想是“C，A, P三者不可得兼，舍一而取二者也”。这就像找对象，如果你想找到一个真实存在的女朋友，你必须先明白没有人是完美的，分布式系统也这样。
C = 一致性 (Consistency) ：保证得到的都是完成状态的数据，否则直接失败。
原文是A service that is consistent operates fully or not at all，要么完整得到一个原子性操作，要么闹太套（哈哈，开个玩笑）。这个要求像个专一的妹纸，一次只和一个人谈，没什么牵扯不清的中间状态。意味着系统给出去的数据必须保证是原子操作的合格品，否则直接不给，坚决不能给半成品。你不会拿到一张被另外一个请求画了一半的图，或者是更新了上半段的说明书。
A = 可用性 (Availability) ：在容忍的响应时间内，每个操作总是能够返回，不会出现所谓in_flight IO，总是能及时响应。这意味着一个好脾气的妹纸，永远一分钟内反应。就是不想理你，她也会马上回答“我不想理你”而不是玩冷战，问她在吗？半天没声音。系统总能在指定时间段（例如15秒）内给你反馈，要么给你数据，要么告诉你失败鸟，不会告诉你正在处理中，然后把你撂一边自己下班了。
P = 分区容忍性 (Partition Tolerance) ：能够保证系统是分区的。
原文是这样No set of failures less than total network failure is allowed to cause the system to respond incorrectly，比较难理解，简单的解释一下这是个反证，除非整个分布式系统所在的网络都挂掉，只要还有分区就能给出正确响应。这意味着一个会到处出没的妹纸，她可能在家，可能在office，可能在外面happy，但只要任何一个地方能上网，她就能给你反馈。（有人说那多个地方同时出现算什么，那只能说明你很花心，同时和好几个妹纸交往，她们互相之间还不反感，能够配合互为备份）这第三种特质比较罕见也比较难搞，这大概也就是跨分区（设备）的系统吸引人的地方吧。
CAP定理告诉我们，同时具有这三种特质的妹纸和分布式系统都是不存在的，你必须在其中做取舍。
Amazon于是写了个论文，描述了一下如果取舍的具体策略，具体到副本数怎么设定，这就是NWR。
N = 副本数
W = 一次成功的写操作必须完成的写副本数
R = 一次成功的读操作需要读的副本数（是的，随便读一个副本是不行的，你必须读到一定数量的副本，再相互比较取最新的数据）
策略来说就有具体的公式可供运算，有两个：
W > N/2
W + R > N
我们结合Swift的设定，N=3，W=2，R=2（or 1）,来看看这两个公式是什么意义。
分布式系统通常用来处理大并发请求的应用，很多请求大家同时来，有一堆在读，也有一堆想写。
假设有一个数据拥有三副本，每个副本已经同步好，原来的值都是A
我们看看如果不需要满足公式让W小于3/2，也就是W=1的情况下会出现什么问题，W=1，意味着每个写的请求只要写完一个副本即可成功返回。
假设两个进程同时来更新这份数据，进程W1要把值改写成C，进程W2要把值改写成B，那就有可能出现下图的情形，两个进程各拿到一个副本改写，都认为自己的写操作是成功的，结果却留给系统三个不同的副本，这样就出现数据副本不一致的问题。
所以公式W> N/2, 实际上变成了一个写的锁，意味着只有写了过半数副本的才算写成功，拿不到的就返回失败，解决了竞争的问题。如下图，W1的会话成功，W2的会话就返回失败。
W> N/2,同时意味着不需要把所有的副本都写完，未完成的留给系统自己后台慢慢同步，那这个时候问题就来了，一个新的会话过来读数据的时候，分配到的副本有可能是没来得及更新的。这时候R1读回去的就是过时的数据B，而非最新的数据C
第2个公式变形下就是R> N-W,R=2就避免正好倒霉读到没更新的那一个。这样读回去C和B两个数据，再比较后取最新的C。所以W+R> N 能够保证每个读的请求至少读到一份最新的数据，
所以你也许已经琢磨出来，这两个公式更加强调一致性，在可用性上是有所保留的。
当然NWR还可能取其他值，不同的取值代表了不同的倾向。如果设定N=3, W=3, R=1，那么强调的是一致性，写数据的时候一定要把所有副本都刷新，杜绝中间状态，这样一致性得到很好保证；如果N=3, W=1, R=1，那强调的是可用性，这种情况下一致性是被牺牲掉了，所以上面两个保证一致性的公式在这种情况下就不再适用。之所以可用性提高是因为读和写都放低了要求，只要完成一个副本即可，这样完成时间降低，响应速度是更快的。
N=3, W=2, R=2是一种折中的策略。其实Amazon的Dynamo就是采用的这个参数，据说Swift是照搬S3的。
所以回到Swift的副本设定来看，swift的NWR值是可调的，有两种配置，一种是标准的N3W2R2，但是实际上你也可以使用N3W2R1，这个更实用点。在这种配置下，虽然一个数据拥有三副本，但是容错上读写是不一样的。网络断线，硬盘故障等意外造成一个副本失效时， 系统仍然可读可写，但两个副本失效时，受影响的这部分数据系统就变成只读，无法再写了。
CAP理论和NWR策略在大规模系统下是比较合理的，除了被用来设计分布式存储之外，也用来设计分布式数据库，比如很热的NOSQL。另外，这个理论问世已经不短的时间，也经常看到有人发文要挑战他，也有一些吐槽等等，那个是另外的话题，这里就不再继续了。
最近我一个朋友在网上购物,遇到一件有意思的事，某电商有个特价抢购，是个手机移动电源，他就很happy下了单，结果第2天送来了两瓶酱油。回头看订单详情，明明还是移动电源。再看促销，原来的促销已经变成了酱油。我们可以用前面的理论模拟下问题是如何产生的。朋友在查看商品的时候，他的这个会话，假设读到的库存数据是1，意思就是有货，就放到购物车里了。但同时估计也有很多人在查询，读到的数据都是1，大家都认为有货。除了我朋友，至少还有一个人也下了单，下单就需要后台需要将这个库存数据减去1，常见的逻辑应该是改写库存成功才能生成订单。如果设定的W是1，那么两个会话就会有机会都认为自己成功，两个订单同时生成，但货只有一个了，导致问题出现。
至于如何变成酱油的，我不太想猜测，这件事本身实在是太搞笑了，我想起他拆开包裹的样子就想笑哈哈哈。