2012年底，末日之后，看到大家都在写年末总结，我也忍不住想一试。工作已经3年半了，头一次写总结。虽然到现在仍是无名小码农一名，但工作这些年，技术着实有不少积累。成长最大的，当然就是这篇文章标题提到的——高性能分布式计算与存储系统的设计和研发过程，这也是我自2010年供职于国内最大的某著名网站之后，和这个系统一起成长，亲眼见证和伴随着它的发展，从一个婴儿一样的"Demo"程序，成长为现在可以处理千万级日PV的强大系统，直到2012年我离开。我也顺势积累了Unix/Linux服务器、多线程、I/O、海量数据处理、注重高性能与效率的C/C 编程等宝贵的码农财富，当然，遗憾和不足，仍然是有许多的。

2012年，其实是自工作以来，技术积淀最多的一年。因为，在2012年，我终于学会了独立思考，我不再像以前一样，许许多的技术只是需要用到的时候，匆忙的google（有时候还要先匆忙的先FQ），我发现，“好记性不如烂笔头”，古训确实毋庸置疑，有大量的、琐碎的技术经验、编程细节、技巧，需要积淀下来，可能单条的细节与技巧，并不会对一个人的职业生涯产生什么影响，但把它们都积聚起来，就会强大许多，很实际的，带来的技术提升，能带来更高的Offer。所以，2012年，我开始到博客园写技术博客，和众多园友分享我对技术的一知半解，共同进步；也终于耐下心，为自己做了一个简单的个人主页，虽然10年前，我就可以做出这样的东西……；我成为了更忠实的苹果粉，所以我尝试去做iOS创业，虽然这和我的主要工作研究方向并不一致，当我看到自己做的demo在自己iPhone 4s上跑起来，我突然又有一了一种久违的兴奋——那是每一个程序员，都体会过的，小小的成就感；2012年，我开始接触和了解许多以前从来不懂的技术：Hadoop、GoogleFS、JVM、XCode、ARC……小到如何将vim打造成一个IDE……。

接下来，该进入这篇文章的正题了， 就是简单地谈谈，我这两年，主要做的东西——高性能分布式计算与存储系统。

这个系统看名字十分牛比，所涉足的目前互联网最领先的技术领域。具体有什么用途？ 在我之前供职的公司，它主要是作为中间层，给网站页面提供缓存服务的，并且，它对付的难题，是大数据、海量数据，相信，每一个日PV超过千万级的网站，都必须会有类似的系统存在，如果，你曾经看过，博客园里的《淘宝技术发展》等类似文章，就一定不会对我接来将要提到的许多概念和术语感到陌生。对于这样大流量，需要处理大数据的网站而言，由Web的逻辑直接调用管理数据存储，是非常不科学的，实际上也是不可能的，大数据、高并发的对数据库进行读写，通常数据库都会挂掉，从而使网站也挂掉，必须要在Web和数据库之间，通过技术手段实现一种“转换”或“控制”，或“均衡”或“过渡”，我不知道这样用词是否正确，你只要明白其中的意思就好了。这样的技术手段有许多，所实现的东东也有许多，我们用到的，就是被称为“中间层”的一个逻辑层，在这个层，将数据库的海量数据抓出来，做成缓存，运行在服务器的内存中，同理，当有新的数据到来，也先做成缓存，再想办法，持久化到数据库中，就是这样简单的思路，但实现起来，从零到有，可以说难如登天，但是，任何事物，都是在曲折中，不断发展前进的，这是中学我们就学过的哲学理论。这个系统，就被我们称简为“缓存系统”，它最大的好处，就是砍掉了每天上千万次的数据库读写操作，取代而之的，是读取服务器中提供缓存服务的进程所控制的内存，所以你知道，这里面节省了多少的资源申请、竞争、I/O……当然，后面你也会发现，它会带来许多新的问题，最显著的问题，就是数据的同步和一致性，后面我会讲到。

现在，让我们先看看， 这个系统，发展到我离开它的时候，长什么样子？（由于涉及到商业机密，具体的技术不能提供）

就是这样的一张架构图，代表着可以处理每日上千万PV的系统，涉及到许多的技术，让我们一个部分一个部分解读它。

首先，从当我有一个web请求到达时，将会发生怎样的事情说起。比如，我是一个用户，我在这个网站登陆，我的“个人”页面上，将会加载许许多多的东西，有许许多多的图片、文字、消息等，我们举其中一个例子，我将要得到我的好友列表——friend list。通过常识可以知道，这个friend list，不是随机的、临时的，而肯定是一个（一组）持久化存储于数据库里的数据，我们就是一个用户请求得到他的friend list说起，来解读这张架构图。如果我的网站流量很小，每天不超过10万PV，峰值可能就几百个上千个用户，同时请求他们的friend list，那么，现今任何一种语言配上任何一种数据库的搭配，只要稍做处理，都可以很好的完成这个工作——从数据库中，读出该用户的friend list，然后访回给web，如果用户对好友列表作了任何修改，web马上将修改内容写入数据库，形成新的friend list。然而，当访问流量持续提升，达到千万级、甚至亿级PV的时候，刚才说的方法就不可行了。因为，同时可能有几十万甚至上百万用户，通过web请求从数据库中读（如果写将会更糟糕）上百条万数据，数据库将不堪重负，形成巨大的延迟甚至挂掉。通过上面的系统，来解决这样的问题。

现在，我们要设计和研发的上述系统，当一个web页面提交一个获取friend list的请求后，它首先将根据一定的规则，通过负载均衡，然后到达相应的master节点。上面我们提到的是DNS负载均衡，这得众多负载均衡技术中的一种方法。也就是说，我有许许多多的master节点（上图的scalabe表明，我是可扩展的，只要有条件，可随意横向扩展节点，以提高速度、容灾、容量等指标），每个master节点的IP地址（域名）当然不一样，通过DNS负载均衡，合理地把该请求，送到相对“空闲”的master节点服务器。现在解释一下master节点服务器和slave节点服务器的功能：slave节点，主要用于"Running services"，即，实际处理请求的缓存服务进程，通常运行在slave节点上；master节点，主要用于分发通过负载均衡的请求（当然，master节点上也可以运行一些“缓存服务进程”，即并发流量不高、较辅助的一些服务），找到用于处理实际请求的合适的slave节点，将该请求交给它处理，再次实现了一道“负载均衡”，同时，需要分布式计算的内容，将可能同时分发到几个slave节点，之后再对结果进行合并返回（Map-Reduce原理）。

好了，现在我们已经知道，一个friend list请求已经通过DNS负载均衡、通过master节点进行分配，到达了相应的slave节点上。我们还知道，所说的“缓存” ，正是slave节点中所运行的services进程中所管理的内存，提供同样功能的service可能会有很多份，同时运行在不同slave节点上，以提供高并发和分布式计算的功能。例如，获得friend list就是这样的service，因为这个功能太常用了，所以，在我们的系统中，这样的服务可能同时提供5份、10份甚至更多，那么我这个获取friend list的请求，究竟被分配到哪个slave节点上的service处理呢？这正是刚才提到的master节点来完成这一工作。再比如，我现在需要获取“二度关系”的列表（关于六度人脉理论，可google），所谓“二度关系”，就是好友的好友，那么我要取这样的列表，即friend's every friend list，这样的请求，将会把取每个friend list分配（Map）到不同slave节点上去做（根据一定的规则），然后再进行合并（Reduce）（当然，熟悉算法的同学可能已经发现，这样去获取请求，非常的笨拙，有没有更好的方法呢？当然有！因为好友的好友，其实就是好友的friend list与我和好友的共同好友common friend list的“差集”，对吗？，所以我不用去取好友的每个好友的friend list，而只用取2次就可以通过计算完成请求，这又节省了多少资源呢？假如我有100个好友，1000个，10000万个？会节省多少次计算呢？这也证明，一个良好的算法，对改善程序性能，有多么大的帮助！）

好，我们继续。现在，我的获取friend list的请求，已经在被某个slave节点中的负责这一功能的service进程处理，它将根据一定规则，给出两种可能的处理方式：

1、 我这个用户非常活跃，经常登陆网站（一定的规则，认为缓存未到过期时间），且我这个slave节点自上次“重建缓存”（即重新从数据库中读取数据，建立缓存，后面会谈）后，没有发生过down机重启行为（又一定的规则），我也没有收到过master节点发送过来要求更新缓存（即从数据库中比较数据并更新）的Notification（通知），或是在一定条件下我这个slave节点对它掌握的缓存数据版本（版本管理系统原理，思考一下svn的工作原理）和数据库进行了一次比较（注意，比较数据版本可认为只是一个int值，且是原子操作，这和比较整条数据是否一致在性能上有天壤之别）发现是最新的数据版本，那么，我这个slave节点将直接返回缓存数据，而没有任何数据库读操作，也就是说，我这一次获取friend list的请求，得到的是缓存数据，当然，这个缓存数据肯定是最新的、正确的、和数据库中的持久化数据是一致的，后面会提到怎样来尽量保证这一点；

2、第1点中的“一定规则”不满足时，即我这个slave节点的缓存和数据库中的数据可能存在不一致的没有其它办法，我必须从数据库中读取数据，更新缓存，然后再返回。但同时注意，slave节点中的service服务进程，将认为此用户现在活跃，可能还会请求一些相关、类似的数据（如马上可能进行添加好友、删除好友等操作），所以去数据库读取数据的时候，将不会只读friend list，可能与用户有关的其它一部分数据，会被同时读取并更新缓存，如果负责这一部分数据的缓存服务并不是当前的service进程，或在其它slave节点，或同时还有几份service进程在工作，那么slave节点将提交“更新缓存”请求给master节点，通过master节点发出Notification给相关slave节点的相关service进程，从而，尽可能使每一次读取数据库的作用最大化，而如果稍后用户果然进行了我们猜测的行为（可认为cache命中），结果将同第1点，直接通过缓存返回数据而且保证了数据的正确和一致性。

好了，刚刚提到的都是“读操作”，相比“写操作”， 其数据一致性更容易保证，之后我们将讲述“写操作”的工作原理。现在，让我们先跳过这一部分，继续看架构图。slave节点之后，就是实际的数据存储了，使用了MySQL、Redis，MySQL主从之间的协同是DBA的工作，不在此篇讨论，Redis主要存储K-V键值对数据，比如用户id和用户昵称，是最常用的K-V对之一，通过Redis进行存储，再结合上述的工作过程，可保证这个系统的高性能。而架构图最右下角的Hadoop与MongoDB，是可选的MySQL替代方案，其实，正是未来的主要发展方向。如果slave节点中的service服务进程与Hadoop良好结合，系统的性能将更上一层楼。顺便说一句，master、slave节点都是由C 开发的。Why C ？可参考酷壳上的一篇文章《C Performance per $》。

下篇

高性能分布式计算与存储系统设计概要-下篇

高性能分布式计算与存储系统中，操作是如何被处理的。

分布式系统