互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展催生了云計算和大數(shù)據(jù)的發(fā)展， 云計算和大數(shù)據(jù)的本質(zhì)都是構(gòu)建低成本，高性能高可用的分布式存儲系統(tǒng)，本文簡單介紹分布式存儲的一些基礎(chǔ)知識。

　　分布式存儲通過網(wǎng)絡(luò)連接的大量的普通服務(wù)器， 將數(shù)據(jù)分片分散在集群中的不同節(jié)點（服務(wù)器或進程）中，對外提供統(tǒng)一的服務(wù)。

　　分布式存儲一般需要具有幾個特性

　　可擴展：分布式存儲一般可擴展幾百甚至幾千臺服務(wù)器，并可容易的增加或減少節(jié)點， 在節(jié)點調(diào)整過程中， 分布式存儲服務(wù)可自動實現(xiàn)數(shù)據(jù)的遷移及負(fù)載均衡等操作。

　　低成本：組成分布式存儲服務(wù)的服務(wù)器可為普通服務(wù)器， 由于普通服務(wù)器故障率通常較高，因此要求存儲服務(wù)具有較好的容錯性。

　　高性能：分布式存儲理論上隨著節(jié)點數(shù)量的增加，對外提供的服務(wù)的性能應(yīng)該成線性增長的趨勢。這是分布式存儲同非分布式存儲的一大區(qū)別之一， 一般非分布式存儲在數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模之后， 都會存在單點的讀寫問題，分布式存儲一般通過數(shù)據(jù)分片解決單點問題。

　　易用：分布式是存儲對外提供統(tǒng)一的接口， 用戶不需要關(guān)心數(shù)據(jù)的分片查找，副本維護等工作。

　　分布式存儲根據(jù)存儲類型可分為

　　分布式文件系統(tǒng)：一般存儲非結(jié)構(gòu)的blob對象（文件，圖像等），比如淘寶的TFS， AWS的EBS， google的GFS等

　　分布式鍵值系統(tǒng)：存儲關(guān)系簡單的半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)， 只提供基于鍵值的CRUD操作， 不能做關(guān)聯(lián)查詢， 比如Redis， Tair， MongoDB等

　　分布式表格系統(tǒng)：用于存儲半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 與鍵值系統(tǒng)相比， 除了提供CRUD操作外， 還支持基于某個主鍵的范圍掃描， 比如Google 的Big Table， AWS的Dynamo DB等

　　分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫：存儲關(guān)系數(shù)據(jù)， 比如Taobao的Ocean DB。

　　存儲系統(tǒng)的性能瓶頸在于隨機的讀寫操作。下表列出了各種硬件的存儲性能比：

　　類別消耗時間訪問L1 Cache0.5 ns訪問L2 Cache7 nsMutex加鎖/解鎖100 ns內(nèi)存訪問100 ns千兆網(wǎng)絡(luò)發(fā)送1MB數(shù)據(jù)10 ms內(nèi)存順序讀取1MB數(shù)據(jù)0.25 ms機房內(nèi)網(wǎng)絡(luò)來回0.5 ms異地機房間網(wǎng)絡(luò)來回30～100 ms

　　SATA磁盤尋道10 ms

　　從SATA磁盤順序讀取1MB數(shù)據(jù)20 ms

　　固態(tài)SSD盤訪問延遲0.1～0.2 ms

　　SATA的順序讀取帶寬可以達到100MB以上， 由于磁盤的尋道時間大約為10ms， 順序讀取1MB數(shù)據(jù)的時間為：磁盤尋道時間 + 數(shù)據(jù)讀取時間， 即10ms + 1MB/100MB/s*1000=20ms。

　　分布式存儲系統(tǒng)一般需要解決幾個問題

　　數(shù)據(jù)分布

　　在分布式存儲系統(tǒng)中，如何將數(shù)據(jù)分片到不同的節(jié)點是首先要考慮的問題，一般分布式系統(tǒng)常使用的方法是Hash分布。

　　hash分布

　　哈希分布就是根據(jù)數(shù)據(jù)的某一個特征計算hash值， 并將hash值和集群中的節(jié)點做映射。從而將不同hash值的數(shù)據(jù)分布到不同的節(jié)點上。

　　hash分布的一個問題是一旦數(shù)據(jù)已經(jīng)分布到不同的節(jié)點中， 做擴容比較困難， 比如現(xiàn)在數(shù)據(jù)通過hash值分布到三臺機器上， 如果要將機器擴展到五臺， 需要重新將所有的數(shù)據(jù)重新算一下hash值， 然后重新分布。因此一般擴展節(jié)點的數(shù)量是原數(shù)量的一倍，這樣只需要移動一半數(shù)據(jù)。

　　一致性hash

　　一致性hash算法從某種程度上解決了擴展過程中移動數(shù)據(jù)太多的問題， 一致行hash算法給每個節(jié)點賦予一個hash值， 這些節(jié)點按順序構(gòu)成一個環(huán)，數(shù)據(jù)根據(jù)hash值落在環(huán)中的某個節(jié)點上。當(dāng)需要擴容時，將新加入節(jié)點放入環(huán)中，數(shù)據(jù)遷移只需要遷移新節(jié)點相鄰的節(jié)點上的數(shù)據(jù)即可。一致性hash容易造成數(shù)據(jù)偏斜， 而且在數(shù)據(jù)復(fù)制過程中， 對相鄰節(jié)點的壓力比較大。

　　一般系統(tǒng)會引入虛擬節(jié)點或虛擬槽的解決方式：即解耦數(shù)據(jù)與節(jié)點間的關(guān)系，引入虛擬節(jié)點， 將數(shù)據(jù)映射到大量的虛擬節(jié)點上， 然后虛擬節(jié)點在在映射到實體節(jié)點上，這樣在擴容過程中，可以以虛擬節(jié)點為單位移動數(shù)據(jù)， 可從不同的實體節(jié)點上移動虛擬節(jié)點到新節(jié)點。很多存系統(tǒng)都采用了這種方案，如redis， Cassandra。

　　異常

　　分布式系統(tǒng)中，一臺服務(wù)器或者一個服務(wù)器上的不同進程被成為一個節(jié)點， 節(jié)點間通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)， 不論是節(jié)點還是網(wǎng)絡(luò)都是不可靠的。分布式系統(tǒng)需要處理由于節(jié)點或網(wǎng)絡(luò)引起的各種異常。

　　節(jié)點異常包括節(jié)點宕機或磁盤不可用（可恢復(fù)和不可恢復(fù)），分布式系統(tǒng)需要可以自動監(jiān)控的節(jié)點的異常， 并做相應(yīng)處理：對不可恢復(fù)異常， 如果該節(jié)點值主副本節(jié)點， 則需要重新進行選主， 如果該節(jié)點是從副本節(jié)點， 則需要其他節(jié)點從主副本（或其他從副本）復(fù)制一份分片數(shù)據(jù)， 保證副本數(shù)量不變。對可恢復(fù)異常， 需要恢復(fù)節(jié)點并重構(gòu)內(nèi)存。

　　網(wǎng)絡(luò)異常：通過網(wǎng)絡(luò)進行交互， 結(jié)果可分為成功， 失敗，和未知。未知的情況可能有成功也可能是失敗， 因此需要有重試機制， 而且多次調(diào)用的結(jié)果應(yīng)該冪等。

　　復(fù)制

　　由于異常的存在，為了達到高可用的目的， 一般數(shù)據(jù)會有多個副本， 多個副本鍵間的關(guān)系有：

　　主從副本：主從副本只有主提供寫， 從可以提供讀服務(wù)（或僅是備份的作用），主從的缺點主的單點寫瓶頸， 但是由于數(shù)據(jù)被分片了， 如果數(shù)據(jù)的摸一個分片遇到寫瓶頸， 可以通過增加集群節(jié)點的方式解決，這要求分布式存儲的擴容比較容易，一般像redis， mongodb這種系統(tǒng)擴容都不會成為問題， 但是像ES， 分片數(shù)量不能修改， 擴容就需要重新倒入數(shù)據(jù)。

　　主主副本：同一個副本的不同節(jié)點都可以是進行寫操作， Cassandara即是用這種方式實現(xiàn)

　　一致性

　　因為同一份數(shù)據(jù)包含多個副本，副本間的一致性是分布性存儲系統(tǒng)需要考慮的問題。

　　一致性分為強一致性，弱一致性和最終一致性。最終一致又可分為：

　　讀寫一致性：A寫后， A后的讀都可獲得最新結(jié)果。

　　會話一致性：同一個會話內(nèi)寫后讀都可獲得最新結(jié)果。

　　單調(diào)讀：A讀取一次結(jié)果后， 后續(xù)讀取不會獲得之前版本的值。

　　單調(diào)寫：A的多次寫在多個副本間按照順序執(zhí)行。

　　一般分布式存儲系統(tǒng)都既可以支持強一致性又可支持最總一致性。

　　分布式存儲系統(tǒng)大體遵循相同的功能模式， 但具體實現(xiàn)又根據(jù)自身特點各有不同。在日常系統(tǒng)維護過程中，了解相應(yīng)的分布式系統(tǒng)存儲的實現(xiàn)機制可以快速幫助定位問題并找到正確的解決方案。
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