分布式介绍

 
     1 EC纠删码 & Reed-Solomon 算法

    分布式存储要讲究效益。正常情况下系统对一个数据会通过备份数据以保证数据安全，例如把数据存储为两份或者三份，这个方法的优点是简单，CPU没有计算量，但是存储成本高。

     一些公司未来节约成本会使用EC纠删码算法，如七牛公司，其具体的算法我不清楚，其大概就是把数据氛围28分，计算出4份冗余数据，即以1.1倍的数据量以达到存储三倍的等同效果。百度网盘也用了EC方法来节约存储，如Reed Solomn算法，它把数据划分为8份，通过这个算法计算出4份冗余数据，通过1.5倍数据来达到3倍数据的效果。EC纠删码的缺点当然是CPU的计算量比较高。

   2 多粒度存储

   SATA盘存储数据时候，以4k为一个物理单位作为一个page给文件分配空间，其粒度就是4k。类似的，分布式存储中也要区分数据的粒度。一般地，分布式系统为了在系统存储利用率和io效率之间取得一些平衡，会采取多级粒度，如大文件存储系统如HDFS之类可以8M为最小粒度，以256M为最大粒度，中间有16M、32M、64M和128M四种粒度，共6种粒度。分布式系统可以把集群中每台机器按照某种粒度均匀划分，当外部有文件写申请的时候，metaserver可以根据文件的大小来把文件写在不同的机器上。

   有些内存数据库（如鹅厂的CMEM）可以认为是一个object文件系统，它的object大小默认为84B，当然这个object大小是可以由client决定的。CMEM及其继承者CKV中的datanode（即集群中的数据存储者）每个数据的桶的大小为1G，所以如果你去搜索CKV时候，它自称数据伸缩范围为1G至1P。

   3 串行写以及多次读取

   如上面已经叙述过的，一般大型的分布式系统中如HDFS为了保证数据的CAP中的P一般会把数据存储三份。那么，第一个问题就是选取集群中的那三台机器呢？分布式系统一般写速度要比读速度快，这是其与单机系统有所区别的一个显著特点，因为大部分分布式系统读的次数要远多于写的次数。metaserver可以先选取四台机器，分别进行网络测速，从中选择三台网速最快的系统，其中一台为master，其他两台为slave。

    当FS中的metaserver收到client通过写请求发来的数据包时候，它为了保证CAP中的C即严格数据一致性，会通知三台机器进行串行写。metaserver先把请求包发给master，master收到包的时候，把要写的文件内容放在内存中，不待写成功就会立即把请求包再转发给一个slave，第一个slave写成功后再把数据转给第二个slave，待第二个slave写成功后再把给master一个ack包，以通知master两个slave都已经写成功。master再检测自己的数据是否写成功了，只有自身也写成功才会给metaserver返回ok包。master不待自己写成功就把数据包转给slave有两层意义，第一是保证串行速度，第二也是最终的一条就是当master-slave-slave三份数据还没有写成功时，如果master收到了metaserver转发的外部其他client的对这个文件的读请求，此时它从磁盘上就读不到数据，其他client就得不到这个文件，这就保证了数据的严格一致性。

     4 命令取消

     在HDFS这种保证数据严格一致性的系统中，数据存储采用了master-slave-slave结构，只有master对外提供读服务。有的分布式系统只用了master-slave两级结构保证数据备份，master和slave都可以对外提供数据读服务。如果client规定读超时为10ms，它可能受限把读请求发送给master，当10ms超时后后还没有收到master的返回包，它就可以再向slave发送读请求。

    如果发出去2ms后，client收到了master的返回包，它就可以再向slave发送一个cancel读命令，当slave收到这个命令后就不再执行先前收到的读请求。

    5 单线程与多线程

    分布式系统的开发者，有人喜好多线程如memcached，有人喜好单线程如redis。依照现在的趋势看来，redis的用户貌似比memcache多一些。但是redis因为采用了单线程模式开发，它就有可能发生一些莫名其妙的问题。

    我知道的一个场景就是，如果用户采用了aof方式在sata中备份内存的数据，当sata盘写满的时候，redis就会把磁盘清空，把内存中的所有数据写入sata盘。这个时候如果有外部写请求，它会在处理写请求和把内存中的数据写入磁盘两个任务之间倒腾，此时就有可能把写请求的数据丢掉。如果此时还有外部读请求，它就会疯掉。

  6 主从数据同步
  很多通过log进行主从同步的系统如mysql，都有一个checkpoint的概念。每隔一段时间，就检查上一次checkpoint到目前为止数据的checksum是否一致，如果不一致只用从checkpoint到目前为止之间的数据进行同步就可以了。
  详细步骤可以参考[《腾讯游戏数据自愈服务方案简介》][1]。

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