1.分布式存储认知总览
这里说的分布式存储，不是特指某个系统，而是泛指具有以下两个特性的组件：
•具备对某种数据模型进行存储的功能（增删改查）
•分布式
已有的常见数据模型有：表模型、文档模型、kv模型、消息模型，当然也可以按需设计新的数据模型。本文只涉及已有的数据模型。
举例：哪些组件具有对某种数据模型进行分布式存储的能力？
• 传统RDBMS的分库分表架构，可以对表模型数据进行分布式存储。
• Elasticsearch的文档存储部分，可以对文档模型数据进行分布式存储。
• Redis的cluster部署模式，可以对KV模型数据进行分布式存储。
• Kafka，可以对消息模型数据进行分布式存储。
思考：对于分布式存储，它们是怎么衍生出来的？在高维度上的共性是什么？在设计上有没有一些通用维度？
1.1 衍生过程及高维度上的共性思考
分布式存储有一些通用的设计维度：模型设计、存储设计、索引设计、网络通信设计、高可用设计和高可扩展设计。这些维度的衍生过程及包含的核心技术点如下图所示：
后续将对这6个维度依次展开简要说明。
1.2 通用架构模型
分布式存储系统可能采用的架构模型如下图所示：
2.数据模型
要存储数据集，那么，首先需要明确这些数据可能的应用场景，针对应用场景，为数据选取一个合适的模型。
目前常见的数据模型有：表模型、文档模型、KV模型、消息模型。数据存储底层的核心就是基于这些数据模型的。
数据模型概览如下图所示：
2.1 Schema元数据
选用某种数据模型之后，需要对这种模型的数据进行描述，以便知道要处理的数据的结构。也就是对应模型的schema信息，亦即元数据。元数据先定义，后使用。
定义了schema之后，在接收到数据时，结合元数据，就可以知道数据的结构信息，然后可以作出相应的处理。比如在表模型中，可以知道数据有哪些字段、字段名是什么？字段类型是什么？数据要插入的表存储在哪个文件上等等。在其它模型中也是相似的。
2.2 Schema元数据在表模型中的应用示例
CREATE TABLE `product` (
`id` BIGINT(20)NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name`VARCHAR(32) DEFAULT NULL,
`type`VARCHAR(32) DEFAULT NULL,
`desc` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY(`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO product(`name`, `type`, `desc`, `create_time`)
VALUES('荣耀手机', '手机',
'1亿像素超清影像 5G 6.57英寸超曲屏 66W超级快充 3200万像素高清自拍
全网通版8GB+128GB 初雪水晶', '2021-07-09');
SELECT * FROM product WHERE NAME='荣耀手机';
表元数据定义好以后，进行CRUD时会使用到元数据。
2.3 Schema元数据在文档模型中的应用示例
在Elasticsearch中定义索引的schema信息示例如图下图所示：
插入文档数据：
搜索文档：
2.4 Schema元数据在KV模型中的应用示例
Redis内置全局哈希表，及Value的多种数据结构，可以看作元数据信息是内置的
Value各种数据类型对应的操作API见redis官网https://redis.io/commands
2.5 Schema元数据在消息模型中的应用示例
在java领域，万物皆对象，RocketMQ中，元数据可以定义为各个对象。比如定义TopicConfig、topicConfigTable、TopicRouteData、Message等等。
后续消息的接收，存储都会使用到元数据。
3. 存储模块
数据的持久化，依赖于文件系统（更底层来说就是磁盘）来存储和缓存消息，正常来说，磁盘随机读写是比较慢的。
普通的IO操作在OS层面是如何执行的?
为了提升数据存储的性能，同时保证数据的可靠性，需要采取一些优化措施，比如：磁盘顺序写、写内存+WAL日志、mmap、零拷贝等等。
3.1 磁盘顺序写、WAL预写日志
•顺序写磁盘
有关测试结果表明，一个由6 块7200r/min的RAID- 5 阵列组成的磁盘簇的线性（顺序）写入速度可以达到600MB/s ，而随机写入速度只100KB/s ，两者性能相差6000 倍。
顺序写磁盘的性能与写内存的性能是一个数量级的，因此磁盘文件的顺序追加写入效率很高。
•WAL预写日志
为了保证内存中的数据在系统崩溃后能恢复，可以使用 WAL技术（Write AheadLog，预写日志技术）将数据先高效写入磁盘进行备份。
WAL 技术保存和恢复数据的步骤可以归结如下：
1.程序在处理数据时，会先将对数据的修改作为一条记录，顺序写入磁盘的log文件中。
2.数据写入 log 文件后，就有了备份。该数据就可以长期驻留在内存中了。
3.系统会周期性地检查内存中的数据是否都被处理完了（比如，被删除或者写入磁盘），并且生成对应的检查点（Check Point）记录在磁盘中。然后，就可以随时删除被处理完的数据。避免log 文件无限增长。
4.系统崩溃重启后，从磁盘中读取检查点，获取最后一次成功处理的数据在log 文件中的位置。把这个位置之后未被处理的数据，从 log 文件中读出，重新加载到内存中。
通过这种预先将数据写入 log 文件备份，并在处理完成后生成检查点的机制，就可以使用内存来存储和检索数据了。
3.2 mmap及其在RocketMQ中的应用
mmap技术，也就是内存映射。直接将磁盘文件数据映射到内核缓冲区，这个映射的过程基于DMA引擎拷贝，同时用户缓冲区是跟内核缓冲区共享一块映射数据的，建立共享映射之后，就不需要从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区了。
代码演示mmap在RocketMQ中的使用
mmap使用示例
3.3 零拷贝
零拷贝是指将数据直接从磁盘文件复制到网卡设备中，而不需拷贝到应用程序。零拷贝大大提高了应用程序的性能，减少了内核和用户模式之间的上下文切换。
对Linux操作系统而言，零拷贝技术依赖于底层的sendfile()方法实现。对应于Java语言，FileChannel.transferTo()方法的底层实现就是sendfile()方法。
零拷贝技术通过DMA( Direct Memory Access ）技术将文件内容复制到内核模式下的ReadBuffer 中。但是没有数据被复制到Socket Buffer，只有包含数据的位置和长度的信息的文件描述符被加到Socket Buffer 中。DMA 引擎直接将数据从内核模式中传递到网卡设备（协议引擎）。数据只经历了2 次复制就从磁盘中传送出去了， 并且上下文切换也变成了2 次。
4. 索引模块
当系统中存储的数据量比较大的时候，如何高效的将所需的数据取出来?
索引的出现是为了提高数据检索的效率，本质上是一种用于快速查找的数据结构。
可以用于提高读写效率的数据结构有很多，简要介绍几种比较常见的数据结构。
举例如下图：
4.1 哈希索引
4.2 B+树
4.3 倒排索引
倒排索引的具体实现是哈希表，它不是将文档唯一标识ID作为key，而是反过来，将内容或者属性作为key来存储对应的文档列表，这样可以在O(1)的时间复杂度内完成对包含key的文档列表的查找。
图中只是对倒排索引的示例，实际可能根据分词器的不同，分词后不一定是图中所示的那些关键字。
4.4 LSM树
在写大于读的应用场景下，尤其是在日志系统和监控系统这类应用中，我们可以选用基于LSM 树的NoSQL 数据库，这是比 B+树更合适的技术方案。
LSM 树具有以下3 个特点：
1.将索引分为内存和磁盘两部分，并在内存达到阈值时启动树合并（Merge Trees）
2.用批量写入代替随机写入，并且用预写日志WAL 技术保证内存数据，在系统崩溃后可以被恢复
3.数据采取类似日志追加写的方式写入（Log Structured）磁盘，以顺序写的方式提高写入效率。
LSM 树的这些特点，相对于 B+树，在写入性能上有大幅提升。许多 NoSQL系统都使用 LSM树作为索引数据结构。
5. 网络通信框架
节点与节点之间要实现数据的交互，就离不开网络通信。
网络通信是一个复杂的过程，主要包括：对端节点的查找、网络连接的建立、传输数据的编码解码以及网络连接的管理等等，每一项都很复杂。这里只对实现网络通信的必要步骤做简要的说明。
为了避免在编码时，对涉及到网络通信的逻辑都进行一系列复杂的编码，屏蔽网络编程细节，需要对网络通信的过程做包装，构建一个网络通信框架。
实现网络通信的必要步骤：
1.制定通信协议：一般分为消息头和消息体，消息头一般包括：协议标识、数据大小、请求类型、序列化类型等信息，消息体主要是业务数据。
2.序列化编解码：发送端将对象序列化为二进制数据。接收端将二进制数据反序列化为对象。
3.网络传输二进制数据
5.1 自定义通信协议示例
rocketmq中，自定义协议抽象为对象RemotingCommand，这里只抽取其中部分的协议头，作为演示，示例如下图：
5.2 序列化编码示例
5.3 通信流程与模型抽象
5.4 RocketMQ网络通信框架示例
代码演示如何徒手实现RocketMQ中的RPC框架，简便起见，目前只实现同步通信方式作为演示。
代码结构简要说明：
测试代码位置说明：
完整代码下载：如何徒手实现RocketMQ中的RPC框架
6.高可用集群支撑
高可用架构的实现，离不开副本思想，都有一定的相似相通性，但是也都有各自不同的技术实现，以及相对应的区别。
主分片：接收读写请求
副本分片：接收读请求，也可不对外提供服务，仅做容错用，主分片所在节点故障时，将其对应的副本提升为主分片(master、primary、leader)
数据恢复：原主分片所在故障节点重启，原主分片变为副本，并拷贝故障到重启恢复期间丢失的数据
6.1 副本思想在Mysql中的应用
6.2 副本思想在Redis中的应用
Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。
读操作：主库、从库都可以接收；
写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。
6.3 副本思想在Elasticsearch中的应用
示例为索引创建一个Primary Shard，2个Replica Shard
每个Shard都是一个Lucene实例，有完整的创建索引的处理请求能力
数据只能写入到Primary Shard，Primary会将数据同步给Replica Shard
6.4 副本思想在Kafka中的应用
为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且kafka仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制。每个分区都有若干个副本，一个leader 和若干个 follower。
leader：对于每个分区，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是leader。
follower：实时从 leader 中同步数据，保持和 leader 数据 的同步。leader发生故障时，某个follower 会成为新的 leader。
Kafka中的从实例follower，不对外提供服务，仅在发生故障时，某个follower会成为新的Leader
7. 高可扩展集群支撑
高可靠的实现离不开分片思想。当数据量越来越大时，单机已经存不下，就需要将大的数据集进行分片存储，通过横向扩容来支撑海量数据的存储及高负载。
分片集群是一种通用的机制，不同的分布式存储系统对其有不同的实现。
比如在Redis中实现为Redis Cluster，对于传统的关系型数据库，可以通过分库分表手动实现一套切片集群，在Elasticsearch及Kafka等系统中也有对应的实现。
集群扩缩容时，为了避免迁移数据，往往将数据与切片的关系固定，由于数据到切片的算法不变，所以需要保持切片的数量不变。
比如rediscluster切片（哈希槽）的数量固定为16384，Elasticsearch中创建索引后，索引PrimaryShard的数量不能改变，如果要改变，需要重新建索引。
对于分库分表，扩容库表数量时，由于库表数量改变，所以涉及到数据迁移，对于分库分表可以预估后续可能的数据量，尽量分配充足的库表个数，避免后续数据迁移。
集群扩缩容时，会改变实例的个数，此时可以改变实例与切片的映射关系 。改变实例与切片的映射关系，不需要重新映射数据与切片的关系，不需要迁移数据。
7.1 数据分片在分库分表中的应用
7.2 数据分片在Redis中的应用
哈希槽数固定为16384，数据与切片（槽）的映射关系不变。
根据键值对的 key，按照 CRC16 算法计算一个 16 bit的值；然后，再用这个 16bit 值对16384 取模，得到 0~16383 范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽
Redis Cluster集群实例的数量是可变化的，集群扩缩容时，切片（槽）与实例的映射关系是变化的。涉及到哈希槽在节点上的移动。