引言

在信息产业高速发展的今天，企业间的竞争将更加激烈。随着规模的不断扩大和业务的不断更新，企业迫切需求完整的分布式解决方案，用于管理复杂的异构环境，实现不同硬件设备、软件系统、网络环境及数据库系统之间的完整集成。

一丶 web分布式系统的设计原则

搭建和运营一个可伸缩的web站点或者应用程序意味着什么？在原始层面上这仅仅是用户通过互联网连接到远程资源-使系统变得可伸缩的部分是将资源、或者访问的资源，分布于多个服务器上。

像生活中大多数事情一样，当构建一个web服务时花时间提前做好计划从长远看来还是很有帮助的；了解一些注意事项和大网站背后的权衡原则可以在创建小型网站时做出更明智的决定。以下是一些影响大规模web系统设计的关键原则:

可用性:对于很多公司来说一个网站的正常运行时间是非常关键的声誉和功能，像一些大型的在线零售系统，即使一分钟的宕机都有可能导致数千或者数百万美元的损失，因此设计系统的时时可用性和弹性的错误处理机制既是一个基本业务也是一个技术要求。 高可用分布式系统需要仔细考虑关键组件的冗余，分系统失败后能快速修复，并且当问题出现时优雅型降级。

性能:网站的性能正在变成大多数站点考虑的一个重要的方面，网站的速度影响正常使用和用户的满意度，同样影响搜索的排名，这也是影响网站收益和保留用户的一个因素。因此，创建一个快速响应和低延迟的系统是非常关键的。

可靠性:一个系统需要具备可靠性，比如同一个数据的请求始终返回同样的数据响应 。如果数据改变或者被更新，那么同样的数据将返回一个新的数据。用户需要知道一些东西被写入系统或者被存储到系统后，系统会保持不变并且可以在以后恢复到合适的位置。

可伸缩性:当谈到任何大型的分布式系统时，规模大小只是考虑的其中一个方面，同样重要的是增强处理较大规模的负载性能所做的努力，这通常称为系统的可伸缩性。可伸缩性可以代表系统很多不同的参数：额外流量的处理量，添加存储容量的便意性，甚至事务的处理量。

可管理性:设计一个系统可以方便操作是另一个重要的考虑方面，系统的可管理性等同于操作的可伸缩性：维护和升级。可管理性：需要考虑的事情是当问题发生时方便诊断和了解问题，易于升级和修改，以及系统能简单性的操作（即，例行的操作有没有失败和异常？）

成本:成本是一个重要的因素。很明显这包含硬件和软件成本，但同样重要需要考虑的其他方面是部署和维护系统的成本。开发者构建系统花费的大量时间，运维部署时间，甚至培训时间都需要考虑，成本是总体成本。

以上每个原则都为设计分布式web架构提供了基础决策。然而，他们也能彼此互斥，例如要实现某个目标就要以另外的作为代价。一个基本的例子：选择通过单纯增加更多的服务器（可扩展性）来增加地址容量，是以可管理性（你必须操作增加的服务器）和成本（服务器的价格）为代价的。

当设计任何的web应用程序时，考虑这些关键原则都是很重要的，即使得承认一个设计可能要牺牲它们之中的一个或者多个。

二丶基础

当设计一个系统架构时，有一些东西是要考虑的：正确的部分是什么，怎样让这些部分很好地融合在一起，以及好的折中方法是什么。通常在系统架构需要之前就为它的可扩展性投资不是一个聪明的商业抉择；然而，在设计上的深谋远虑能在未来节省大量的时间和资源。

这部分关注点是几乎所有大型web应用程序中心的一些核心因素：服务、冗余、划分和错误处理。每一个因素都包含了选择和妥协，特别是上部分提到的设计原则。为了详细的解析这些，最好是用一个例子来开始。

分布式存储系统：

1. 结构化存储

2. 非结构化存储

3. 半结构化存储

4. In-memory 存储

除了这四个子方向之外，分布式存储系统还有一系列的理论、算法、技术作为支撑：例如Paxos,CAP,ConsistentHash,Timing (时钟),2PC, 3PC等等，这些内容我们会在后面提到。现在，我们先来看看上述四个子方向大致都在干些什么。

结构化存储（structured storage systems）的历史非常古老，典型的场景就是事务处理系统或者关系型数据库（RDBMS）。传统的结构化存储都是从单机做起的，比如大家耳熟能详的 MySQL。有句话说：MySQL的成长史就是互联网的成长史。这一点也不为过。除了 MySQL 之外，PostgreSQL 也是近几年来势头非常强劲的一个 RDBMS. 我们发现，传统的结构化存储系统强调的是：（1）结构化的数据（例如关系表）。（2）强一致性 （例如，银行系统，电商系统等场景）（3）随机访问（索引，增删查改，SQL 语言）。然而，正是由于这些性质和限制，结构化存储系统的可扩展性通常都不是很好，这在一定程度上限制了结构化存储在大数据环境下的表现。随着摩尔定律面临的瓶颈，传统的单机关系型数据库系统面临着巨大的挑战。不过真的没办法了吗？在此我们先埋下一个伏笔：）

非结构化存储 （no-structed storage systems).和结构化存储不同的是，非结构化存储强调的是高可扩展性，典型的系统就是分布式文件系统。分布式文件系统也是一个古老的研究话题，比如 70 年代的 Xerox Alto, 80 年代的 NFS, AFS, 90 年代 xFS 等等。然而，这些早期的分布式文件系统只是起到了网络磁盘的作用, 其最大的问题就是不支持 容错 （fault tolerance）和 错误恢复 （fault recovery）。而 Google 在 2003 年 SOSP 上推出的 GFS (google file system) 则是做出了里程碑的一步，其开源实现对应为 HDFS. GFS 的主要思想包括：

（1）用 master 来管理 metadata。

（2）文件使用 64MB 的 chunks 来存储，并且在不同的 server 上保存多个副本。

（3）自动容错，自动错误恢复。

Google 设计 gfs 最初的目的是为了存储海量的日志文件以及网页等文本信息，并且对其进行批量处理（例如配合 mapreduce 为文档建立倒排索引，计算网页 PageRank 等）。和结构化存储系统相比，虽然分布式文件系统的可扩展性，吞吐率都非常好，但是几乎无法支持随机访问（random access）操作，通常只能进行文件进行追加（append）操作。而这样的限制使得非结构化存储系统很难面对那些低延时，实时性较强的应用。

半结构化存储 （semi-structure storage systems）的提出便是为了解决结非构化存储系统随机访问性能差的问题。我们通常会听到一些流行的名词，比如 NoSQL, Key-Value Store, 甚至包括对象存储，例如 protobuf，thrift 等等。这些都属于半结构化存储研究的领域，其中以 NoSQL 近几年的发展势头尤为强劲。NoSQL 系统既有分布式文件系统所具有的可扩展性，又有结构化存储系统的随机访问能力 （例如随机update, read 操作），系统在设计时通常选择简单键值（K-V）进行存储，抛弃了传统 RDBMS 里复杂 SQL 查询以及 ACID 事务。这样做可以换取系统最大的限度的可扩展性和灵活性。在 NoSQL 里比较有名系统包括：Google 的 Bigtable, Amazon 的 Dynamo, 以及开源界大名鼎鼎的 HBase，Cassandra 等. 通常这些 NoSQL 系统底层都是基于比较成熟的存储引擎，比如 Bigtable 就是基于 LevelDB ( jeff dean 写的，非常好的 C++ 源码教程) ，底层数据结构采用 LSM-Tree. 除了 LSM-Tree 之外 B-Tree （B+Tree）也是很成熟的存储引擎数据结构。

In-memory 存储。随着业务的并发越来越高，存储系统对低延迟的要求也越来越高。 同时由于摩尔定律以及内存的价格不断下降，基于内存的存储系统也开始普及。 In-memory 存储顾名思义就是将数据存储在内存中, 从而获得读写的高性能。比较有名的系统包括 memcahed ，以及 Redis。 这些基于 K-V 键值系统的主要目的是为基于磁盘的存储系统做 cache。还有一些偏向于内存计算的系统，比如可以追溯到普林斯顿 Kai Lee 教授早期的研究工作 distributed shared memory ( DSM )，斯坦福的 RamCloud， 以及最近比较火的基于 lineage 技术的 tachyon (Alluxio) 项目（Spark生态系统子项目）等等。

NewSQL.我们在介绍结构化存储时说到，单机 RDBMS 系统在可扩展性上面临着巨大的挑战，然而 NoSQL 不能很好的支持关系模型。那是不是有一种系统能兼备 RDBMS 的特性（例如：完整的 SQL 支持，ACID 事务支持），又能像 NoSQL 系统那样具有强大的可扩展能力呢？ 2012 年 Google 在 OSDI 上发表的 Spanner，以及 2013 年在 SIGMOD 发表的 F1, 让业界第一次看到了关系模型和 NoSQL 在超大规模数据中心上融合的可能性。不过由于这些系统都太过于黑科技了，没有大公司支持应该是做不出来的。比如 Spanner 里用了原子钟这样的黑科技来解决时钟同步问题，打破光速传输的限制。在这里只能对 google 表示膜拜。

我们在之前提到，分布式存储系统有一系列的理论、算法、技术作为支撑：例如Paxos,CAP,ConsistentHash,Timing (时钟),2PC, 3PC等等。那么如何掌握好这些技术呢？以我个人的经验，掌握这些内容一定要理解其对应的上下文。什么意思呢？就是一定要去思考为什么在当下环境需要某项技术，如果没有这个技术用其它技术替代是否可行，而不是一味的陷入大量的细节之中。例如：如何掌握好 Paxos? Paxos本质上来说是一个三阶段提交，更 high level 讲是一个分布式锁。理解paxos必须一步一步从最简单的场景出发，比如从最简单的 master-backup 出发，发现不行，衍生出多数派读写，发现还是不行，再到 paxos. 之后再了解其变种，比如 fast paxos, multi-paxos. 同理为什么需要 Consistent Hash, 我们可以先思考如果用简单range partition 划分数据有什么问题。再比如学习 2pc, 3pc 这样的技术时，可以想想他们和paxos 有什么关系，能否替代 paxos。

三丶分布式存储系统分类

分布式存储系统需要存储的数据多种多样，大致上可分为：非结构化数据，如文本文件、图片、视频和音频等格式；结构化数据，一般存在关系数据库中，可以用二维关系表结构来表示，模式与内容是分开的；半结构化数据，如HTML文档，模式结构与内容是放在一起的。

不同的分布式存储系统适合存储不同的数据。

1丶分布式文件系统

互联网应用需要存储大量的图片、照片和视频等非结构化数据对象，这类数据以对象的形式组织，对象之间没有关联，这样的数据一般称为Blob(Binary large object)数据。

分布式文件系统适合存储Blob对象，典型的如谷歌的GFS以及它的开源实现HDFS。在系统实现层面，分布式文件系统内部按照数据块（chunk）来组织数据，每个数据块的大小相同，每个数据块可以包含我个Blob 对象或者定长块，一个大文件也可以拆分成多个数据块。

2丶分布式键值系统

分布式键值系统存储关系简单的半结构化数据，它只提供主键的CRUD功能，如Dynamo、Redis和Memcache。从数据结构来看，分布式键值系统与传统的哈希表比较类似，不同的是，分布式系统支持将数据分布到集群中的多个存储结点。分布式键值系统是分布式表格系统的一种简化实现，一般用作缓存。一致性哈希是分布式键值系统中常用的数据分布技术。

3丶分布式表格系统

分布式表格系统用于存储关系较为复杂的半结构化数据，与分布式键值系统相比，分布式表格系统不仅仅支持简单的CRUD 操作，而且支持扫描某个主键范围。分布式表格系统以表格为单位组织数据，每个表格包括很多行，通过主键标识一行，支持根据主键的CRUD功能以及范围查找功能。

分布式表格系统借鉴了很多关系数据库的技术，例如支持某种程度上的事务。典型的系统如Bigtable、HBase和DynamoDB。与分布式数据库相比，分布式表格系统主要针对单张表格的操作，不支持一些特别复杂的操作，比如多表关联、多表连接、嵌套子查询。而且在分布式表格系统中，同一个表格的多个数据行也不要求包含相同类型的列，适合半结构化数据。分布式表格系统是一种很好的权衡，这类系统可以做到超大规模，而且支持较多的功能，但实现往往比较复杂。

4丶分布式数据库

分布式数据库一般是从单机关系数据库扩展而来，用于存储结构化数据。分布式数据库采用二维表格组织数据，提供SQL关系查询语言，支持多表关联，嵌套子查询等复杂操作，并提供数据库事务以及并发控制。典型的如MySQL数据库集群、Amazon RDS及Microsoft SQL Azure。

所以

以 上就是我对Java开发web架构设计原理与分布式系统浅

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最后，每一位读到这里的网友，感谢你们能耐心地看完。希望在成为一名更优秀的Java程序员的道路上，我们可以一起学习、一起进步！都能赢取白富美，走向架构师的人生巅峰!