《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day09

非集中式结构

什么是非集中式结构？

在非集中式结构中，服务的执行和数据的存储被分散到不同的服务器集群，服务器集群之间通过消息传递进行通信和协调，非集中式结构没有中央服务器和节点服务器之分，所有的服务器地位都是平等的。

非集中式结构解决了集中式结构中面临的单点瓶颈和单点故障问题，提升了系统的并发度，比较适合大规模集群的管理。

本文集中描述三种典型的非集中式架构系统：

• Akka集群
• Redis集群
• Cassandra集群

Akka集群

Akka是一个开发库和运行环境，用于构建可扩展、弹性的、快速响应的应用程序。

Akka基于Actor模型实现，Actor模型是一个封装了状态和行为的对象，它接收消息并基于该消息执行计算。Actor之间通信的唯一机制就是消息传递，每个Actor都有自己的MailBox。

Actor发送的Mail信息会存储在接收方的MailBox中，接受党按照mail到达的先后顺序，从MailBox中提取mail消息，并进行相应的计算处理。

Actor模型采用异步消息调用机制，具有非阻塞、高性能等特点，可以用于处理并发问题。Akka集群充分利用了Actor模型的优势，提供了一个非集中式架构的集群管理模块，用来构建可扩展、弹性的分布式应用程序。

Akka集群中的节点分为Leader节点和非Leader节点，和非Leader节点相比，Leader节点只是增加了负责节点的加入和移出集群的功能。

对于数据同步，Akka集群采用的是谁的时间戳最新，就以谁为准的原则。Akka集群采用了Gossip协议，该协议是最终一致性协议，它的原理是每个节点周期性的从自己维护的集群节点列表中，随机选择k个节点，将自己存储的数据信息发给着k个节点，接收到该信息的节点采用前面讲的共识原则，对收到的数据和本地数据进行合并，这样迭代几个周期后，集群中所有节点上的数据信息就一致了。

Akka集群在创建时，节点被分为三种类型：

• 种子节点，使用静态配置文件方式或者系统运行时指定方式，可以生成种子节点，种子节点是普通节点加入集群的联系点，可以自动接收新加入集群的节点的信息。
• 首种子节点，首种子节点是配置文件中的第一个种子节点，其功能是集群第一次启动时，首种子节点启动起来，集群才能组建成功，保证集群第一次创建时只有一个集群。
• 普通节点，可以向种子节点或集群中的任意节点发送Join消息，请求加入集群。

Akka集群的每个节点启动后，读取配置文件获取种子节点列表，开始组建集群：

• 如果本节点是首种子节点，则把自己加入到集群列表，即以自己为中心构建集群。
• 如果本节点为种子节点，则向首种子节点请求加入集群，当首种子节点回复同意消息后，可以加入集群，否则不可加入集群。
• 如果本节点为普通节点，则可以向任一种子节点请求加入集群，收到同意后，则加入集群，否则不可加入集群。

Redis集群

Redis是一个开源的、包含多种数据结构的高性能Key-value数据库，主要有以下特征：

• 支持多种数据结构。
• 支持数据的持久化和备份。
• 基于内存运行，具有极高的性能。

Redis集群中不存在中央节点，每个节点都可以和其他节点通信，所有节点都负责存储数据、记录集群的状态，客户端可以访问或者连接到任一节点上。

Redis集群中每个节点都存在主备，也就是说每台服务器上都运行两个Redis服务，分别是主备，主故障后，备升主。

在数据的分片存储方面，Redis集群引入了”哈希槽“的概念，集群中内置了16384个哈希槽，每个节点负责一部分哈希槽，当客户端要存储一个数据或对象时，Redis先对key进行CRC16校验，然后进行16384取模，来决定哈希槽的编号，从而确定存储到哪个节点上。

Cassandra集群

Cassandra集群的架构是基于一致性哈希的完全P2P结构，没有Master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了因为单点问题导致的系统不稳定。Cassandra集群节点间的状态同步，也是通过Gossip协议来进行P2P通信的。

Cassandra集群中每个节点都代表一个哈希值，每次客户端可以向集群中的任意一个节点请求数据，接收到请求的节点将key值进行哈希操作，找出一致性哈希环上是哪个节点存储该数据u，然后将请求转发到相应节点上，并将查询结果反馈返回给客户端。

下面是关于三种不同的非集中式架构系统的详细比较。