解读NoSQL技术代表之作Dynamo-InfoQ

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 写点什么

NoSQL 在过去的一年里，逐渐已经成为了家喻户晓的东西，我（54chen）自从去年开始人人网的 NoSQL 系统 Nuclear 的研发以来，一直看 NoSQL 越来越热，越来越引来大家的围观。受 InfoQ 中文站编辑之托，特作此文，一来作为过去一年的总结，二来希望对 NoSQL 系统在国内的发展和推广尽绵薄之力。

NoSQL 背后的两种模式

NoSQL 其实并不是什么妖魔鬼怪，相反，NoSQL 的真谛其实应该是 Not Only SQL，其产生背景是在数据量和访问量逐渐增大的情况下下，人为地去添加机器或者切分数据到不同的机器，变得越来越困难，人力成本越来越高，于是便开始有了这样的项目，它们的本意是提高数据存储的自动化程度，减少人为干预的时间，让负载更加均匀等。在国际上，真正的代表之作有来自 Google 的 BigTable 和 Amazon 的 Dynamo，他们分别使用了不同的基本原理。

MapReduce

这是历史最久的一种模型，典型的代表是 BigTable。Map 表示映射，Reduce 表示化简。MapReduce 通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性（Map）；每个节点会周期性地把完成的工作和状态的更新报告回来（Reduce）。大多数分布式运算可以抽象为 MapReduce 操作。Map 是把输入 Input 分解成中间的 Key/Value 对，Reduce 把 Key/Value 合成最终输出 Output。这两个函数由程序员提供给系统，下层设施把 Map 和 Reduce 操作分布在集群上运行。

Dynamo

这里我把 Dynamo 专门归纳成为了一种，其原因是它与 MapReduce 有很大的不同，自成一派。先说一下历史，Amazon 于 2006 年推出了自己的云存储服务 S3，2007 年其 CTO 公布了 S3 的设计方案，从此江湖中就不再太平了，开源项目一个个如雨后春笋般地出现了。比较常见的有 Facebook 开发的 Cassandra（如果没有记错，在去年浏览他们项目网页的时候，上面还写着他们之中的一个开发人员是 Dynamo 的设计人员，现在风头紧，去掉了），还有 Linkedin 的 voldemort，而在国内话，有豆瓣网的 beansDB，人人网的 nuclear 等等。这里我主要讨论的也是 Dynamo 的方案细节。

入门基础

Dynamo 的意思是发电机，顾名思义，这一整套的方案都像发电机一样，源源不断地提供服务，永不间断。以下内容看上去有点教条，但基本上如果你要理解原理，这每一项都是必须知道的。

CAP 原则

先来看历史，Eric A. Brewer 教授，Inktomi 公司的创始人，也是 berkeley 大学的计算机教授，Inktomi 是雅虎搜索现在的台端技术核心支持。最主要的是，他们（Inktomi 公司）在最早的时间里，开始研究分布计算。CAP 原则的提出，可以追溯到 2000 年的时候（可以想象有多么早！），Brewer 教授在一次谈话中，基于他运作 Inktomi 以及在伯克利大学里的经验，总结出了 CAP 原则（文末参考资料中有其演讲资料链接）。图一是来自 Brewer 教授当年所画的图：

图一：CAP 原则当年的 PPT

Consistency（一致性）：即数据一致性，简单的说，就是数据复制到了 N 台机器，如果有更新，要 N 机器的数据是一起更新的。
Availability（可用性）：好的响应性能，此项意思主要就是速度。
Partition tolerance（分区容错性）：这里是说好的分区方法，体现具体一点，简单地可理解为是节点的可扩展性。

定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

DHT——分布式哈希表

DHT（Distributed Hash Table，分布式哈希表），它是一种分布式存储寻址方法的统称。就像普通的哈希表，里面保存了 key 与 value 的对应关系，一般都能根据一个 key 去对应到相应的节点，从而得到相对应的 value。

这里随带一提，在 DHT 算法中，一致性哈希作为第一个实用的算法，在大多数系统中都使用了它。一致性哈希基本解决了在 P2P 环境中最为关键的问题——如何在动态的网络拓扑中分布存储和路由。每个节点仅需维护少量相邻节点的信息，并且在节点加入 / 退出系统时，仅有相关的少量节点参与到拓扑的维护中。至于一致性哈希的细节就不在这里详细说了，要指明的一点是，在 Dynamo 的数据分区方式之后，其实内部已然是一个对一致性哈希的改造了。

进入 Dynamo 的世界

有了上面一章里的两个基础介绍之后，我们开始进入 Dynamo 的世界。

Dynamo 的数据分区与作用

在 Dynamo 的实现中提到一个关键的东西，就是数据分区。假设我们的数据的 key 的范围是 0 到 2 的 64 次方（不用怀疑你的数据量会超过它，正常甚至变态情况下你都是超不过的，甚至像伏地魔等其他类 Dynamo 系统是使用的 2 的 32 次方），然后设置一个常数，比如说 1000，将我们的 key 的范围分成 1000 份。然后再将这 1000 份 key 的范围均匀分配到所有的节点（s 个节点），这样每个节点负责的分区数就是 1000/s 份分区。

如图二，假设我们有 A、B、C 三台机器，然后将我们的分区定义了 12 个。

图二：三个节点分 12 个区的数据的情况

因为数据是均匀离散到这个环上的（有人开始会认为数据的 key 是从 1、2、3、4……这样子一直下去的，其实不是的，哈希计算出来的值，都是一个离散的结果），所以我们每个分区的数据量是大致相等的。从图上我们可以得出，每台机器都分到了三个分区里的数据，并且因为分区是均匀的，在分区数量是相当大的时候，数据的分布会更加的均匀，与此同时，负载也被均匀地分开了（当然了，如果硬要说你的负载还是只集中在一个分区里，那就不是在这里要讨论的问题了，有可能是你的哈希函数是不是有什么样的问题了）。

为什么要进行这样的分布呢，分布的好处在于，在有新机器加入的时候，只需要替换原有分区即可，如图三所示：

图三：加入一个新的节点 D 的情况

同样是图二里的情况，12 个分区分到 ABC 三个节点，图三中就是再进入了一个新的节点 D，从图上的重新分布情况可以得出，所有节点里只需要转移四分之一的数据到新来的节点即可，同时，新节点的负载也伴随分区的转移而转移了（这里的 12 个分区太少了，如果是 1200 个分区甚至是 12000 个分区的话，这个结论就是正确的了，12 个分区只为演示用）。

从 Dynamo 的 NRW 看 CAP 法则

在 Dynamo 系统中，第一次提出来了 NRW 的方法。
N：复制的次数；
R：读数据的最小节点数；
W：写成功的最小分区数。
这三个数的具体作用是用来灵活地调整 Dynamo 系统的可用性与一致性。

举个例子来说，如果 R=1 的话，表示最少只需要去一个节点读数据即可，读到即返回，这时是可用性是很高的，但并不能保证数据的一致性，如果说 W 同时为 1 的话，那可用性更新是最高的一种情况，但这时完全不能保障数据的一致性，因为在可供复制的 N 个节点里，只需要写成功一次就返回了，也就意味着，有可能在读的这一次并没有真正读到需要的数据（一致性相当的不好）。如果 W=R=N=3 的话，也就是说，每次写的时候，都保证所有要复制的点都写成功，读的时候也是都读到，这样子读出来的数据一定是正确的，但是其性能大打折扣，也就是说，数据的一致性非常的高，但系统的可用性却非常低了。如果 R + W > N 能够保证我们“读我们所写”，Dynamo 推荐使用 322 的组合。

Dynamo 系统的数据分区让整个网络的可扩展性其实是一个固定值（你分了多少区，实际上网络里扩展节点的上限就是这个数），通过 NRW 来达到另外两个方向上的调整。

Dynamo 的一些增加可用性的补救

针对一些经常可能出现的问题，Dynamo 还提供了一些解决的方法。

第一个是 hinted handoff 数据的加入：在一个节点出现临时性故障时，数据会自动进入列表中的下一个节点进行写操作，并标记为 handoff 数据，在收到通知需要原节点恢复时重新把数据推回去。这能使系统的写入成功大大提升。

第二个是向量时钟来做版本控制：用一个向量（比如说 [a,1] 表示这个数据在 a 节点第一次写入）来标记数据的版本，这样在有版本冲突的时候，可以追溯到出现问题的地方。这可以使数据的最终一致成为可能。（Cassandra 未用 vector clock，而只用 client timestamps 也达到了同样效果。）

第三个是 Merkle tree 来提速数据变动时的查找：使用 Merkle tree 为数据建立索引，只要任意数据有变动，都将快速反馈出来。

第四个是 Gossip 协议：一种通讯协议，目标是让节点与节点之间通信，省略中心节点的存在，使网络达到去中心化。提高系统的可用性。