11张手绘图：搞定分布式系统容错架构

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目录

1. TB级数据放在一台机器上：难啊！
2. 到底啥是分布式存储？
3. 那啥又是分布式存储系统呢？
4. 天哪！某台机器宕机了咋办？
5. Master节点如何感知到数据副本消失？
6. 如何复制副本保持足够副本数量
7. 删除多余副本又该怎么做呢？
8. 全文总结

这篇文章，我们将用非常浅显易懂的语言，跟大家聊聊大规模分布式系统的容错架构设计。

虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是咱们还是按照老规矩：大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，让每个同学都能看懂这种复杂架构的设计思想。

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1、TB级数据放在一台机器上：难啊！

咱们就用分布式存储系统举例，来聊一下容错架构的设计。

首先，我们来瞧瞧，到底啥是分布式存储系统呢？

其实特别的简单，咱们就用数据库里的一张表来举例。

比如你手头有个数据库，数据库里有一张特别大的表，里面有几十亿，甚至上百亿的数据。

更进一步说，假设这一张表的数据量多达几十个TB，甚至上百个TB，这时你觉得咋样？

当然是内心感到恐慌和无助了，因为如果你用MySQL之类的数据库，单台数据库服务器上的磁盘可能都不够放这一张表的数据！

咱们就来看看下面的这张图，来感受一下。

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2、到底啥是分布式存储？

所以，假如你手头有一个超大的数据集，几百TB！那你还是别考虑传统的数据库技术来存放了。

因为用一台数据库服务器可能根本都放不下，所以我们考虑一下分布式存储技术？对了！这才是解决这个问题的办法。

咱们完全可以搞多台机器嘛！比如搞20台机器，每台机器上就放1/20的数据。

举个例子，比如总共20TB的数据，在每台机器上只要把1TB就可以了，1TB应该还好吧？每台机器都可以轻松加愉快的放下这么多数据了。

所以说，把一个超大的数据集拆分成多片，给放到多台机器上去，这就是所谓的分布式存储。