分布式系统的原理和结构

分布式系统有两种主要的方法来解决独立的低扩展能力: 数据碎片和读写分离. 数据分片（Sharding）的原理是类似于散列分区的原理，将数据水平拆分，并通过应用程序体系结构解决访问路由和数据合并的问题. Sharding体系结构的优点是群集的可伸缩性非常强，可以实现几乎线性的扩展，并且整个群集的可用性也很高，某些节点发生故障，不会影响其他节点提供服务. 分片原理简单，易于实现，是可伸缩性的很好解决方案. 但是，分片对相应的场景有很高的要求，因为一旦使用了数据分片架构，如果您需要在不同节点之间加入或执行统计类型的操作，它将变得非常困难，应尽可能避免. 因此，分片架构将失去关系的某些特性，例如联接，从而将退化为键值存储类型的存储. 因此，并非所有应用程序都适合分片. 这可能导致应用程序体系结构复杂或限制系统功能. 这也是它的缺点.

读写分离体系结构利用的复制技术在不同处理节点上分布读写，从而达到提高可用性和可伸缩性的目的. 最常见的方法是使用复制技术，主执行写操作，将数据更改复制到多个从分布式系统原理与应用 pdf，并执行读操作. 此体系结构适用于读取密集型应用程序. 通过增加从的数量，读取性能可以线性提高. 为了避免Master DB的单点故障，群集通常使用两个Master DB作为双机热备份，因此整个群集的读写可用性非常高. 读写分离体系结构的缺点是，无论是主机还是从机，每个节点都必须保存完整的数据. 如果数据量很大，则群集的可伸缩性仍然受到单个节点的存储容量的限制. 对于写密集型应用程序，读写分离架构不适合.

读写分离体系结构被广泛使用. 许多网站使用cache + DB读写分离架构，该架构通过缓存层进行大量读取访问. Memcached是一种广泛使用的Key-Value缓存，它不具有持久性存储的功能，因此通常与形成单独的读写架构，并且具有数据持久性存储的功能，而Memcached用于进行大量并发访问. 通常的方法是: 应用程序的读取请求将首先访问Memcached，如果命中，它将返回，如果未命中，它将进入进行读取，并将数据加载到Memcached中. 对于添加，修改和删除操作，通常采用延迟加载策略，即仅在添加时写入，并且不会立即更新Memcached，而是在再次读取，修改和删除时将其加载到Memcached中. 操作还用于更新，然后将Memcached中的数据标记为无效，并在加载之前等待下一次读取. Memcached支持数据分区，并使用哈希算法将数据分发到不同的服务器，以形成分布式缓存集群.

当前大多数分布式产品都用于DSS类型的应用程序，因为与OLTP应用程序相比，DSS应用程序更易于实现分布式扩展，例如PetaBase，它是解决可用性和可伸缩性问题的一个很好的解决方案，并提供非常强大的并行计算功能. 从技术信息的角度来看分布式系统原理与应用 pdf，它具有几个特点:

1. 物理服务器采用无共享架构，将虚拟服务器划分为以CPU核心为单元的虚拟节点，采用分片技术自动将数据分发到不同的虚拟节点，以最大程度地利用机器计算资源.

2. 使用内存中数据访问技术，类似于内存中（In-memory database），不同于传统（基于磁盘的），消除了传统内存管理的开销，并且响应速度非常快； <

3. 每个虚拟节点上的操作都是自主的，使用队列技术将并发访问转换为串行访问，从而消除了传统串行控制（如Latch和Lock）的开销；

4. 同步写入数据的多个副本，没有单点故障，并且消除了需要记录重做日志的传统的开销.

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