這篇文章，我們將用非常淺顯易懂的語言，跟大家聊聊大規(guī)模分布式系統(tǒng)的容錯架構(gòu)設(shè)計。

雖然定位是有“分布式”、“容錯架構(gòu)”等看起來略顯復(fù)雜的字眼，但是咱們還是按照老規(guī)矩：大白話 + 手繪數(shù)張彩圖，逐步遞進，讓每個同學(xué)都能看懂這種復(fù)雜架構(gòu)的設(shè)計思想。

1、TB級數(shù)據(jù)放在一臺機器上：難啊！

咱們就用分布式存儲系統(tǒng)舉例，來聊一下容錯架構(gòu)的設(shè)計。

首先，我們來瞧瞧，到底啥是分布式存儲系統(tǒng)呢？

其實特別的簡單，咱們就用數(shù)據(jù)庫里的一張表來舉例。

比如你手頭有個數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫里有一張?zhí)貏e大的表，里面有幾十億，甚至上百億的數(shù)據(jù)。

更進一步說，假設(shè)這一張表的數(shù)據(jù)量多達(dá)幾十個TB，甚至上百個TB，這時你覺得咋樣？

當(dāng)然是內(nèi)心感到恐慌和無助了，因為如果你用MySQL之類的數(shù)據(jù)庫，單臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的磁盤可能都不夠放這一張表的數(shù)據(jù)！

咱們就來看看下面的這張圖，來感受一下。

2、到底啥是分布式存儲？

?所以，假如你手頭有一個超大的數(shù)據(jù)集，幾百TB！那你還是別考慮傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)來存放了。

因為用一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器可能根本都放不下，所以我們考慮一下分布式存儲技術(shù)？對了！這才是解決這個問題的辦法。

咱們完全可以搞多臺機器嘛！比如搞20臺機器，每臺機器上就放1/20的數(shù)據(jù)。

舉個例子，比如總共20TB的數(shù)據(jù)，在每臺機器上只要把1TB就可以了，1TB應(yīng)該還好吧？每臺機器都可以輕松加愉快的放下這么多數(shù)據(jù)了。

所以說，把一個超大的數(shù)據(jù)集拆分成多片，給放到多臺機器上去，這就是所謂的分布式存儲。

咱們再看看下面的圖。?

3、那么啥又是分布式存儲系統(tǒng)呢？

那分布式存儲系統(tǒng)是啥呢？

分布式存儲系統(tǒng)，當(dāng)然就是負(fù)責(zé)把一個超大數(shù)據(jù)集拆分成多塊，然后放到多臺機器上來存儲，接著統(tǒng)一管理這些分散在多臺機器上存儲的數(shù)據(jù)的一套系統(tǒng)。

比如說經(jīng)典的hadoop就是這類系統(tǒng)，然后fastdfs也是類似的。

如果你可以腦洞打開，從思想本質(zhì)共通的層面出發(fā)，那你會發(fā)現(xiàn)，其實類似elasticsearch、redis cluster等等系統(tǒng)，他本質(zhì)都是如此。

這些都是基于分布式的系統(tǒng)架構(gòu)，把超大數(shù)據(jù)拆分成多片給你存放在多臺機器上。

咱們這篇文章是從分布式系統(tǒng)架構(gòu)層面出發(fā)，不拘泥于任何一種技術(shù)，所以姑且可以設(shè)定：這套分布式存儲系統(tǒng)，有兩種進程。

一個進程是Master節(jié)點，就在一臺機器上，負(fù)責(zé)統(tǒng)一管控分散在多臺機器上的數(shù)據(jù)。

另外一批進程叫做Slave節(jié)點，每臺機器上都有一個Slave節(jié)點，負(fù)責(zé)管理那臺機器上的數(shù)據(jù)，跟Master節(jié)點進行通信。

咱們看看下面的圖，通過圖再來直觀的看看上面的描述。

4、天哪！某臺機器宕機了咋辦？

這個時候又有一個問題了，那么萬一上面那20臺機器上，其中1臺機器宕機了咋整呢？

這就尷尬了，兄弟，這會導(dǎo)致本來完整的一份20TB的數(shù)據(jù)，最后有19TB還在了，有1TB的數(shù)據(jù)就搞丟了，因為那臺機器宕機了啊。

所以說你當(dāng)然不能允許這種情況的發(fā)生，這個時候就必須做一個數(shù)據(jù)副本的策略。

比如說，我們完全可以給每一臺機器上的那1TB的數(shù)據(jù)做2個副本的冗余，放在別的機器上，然后呢，萬一說某一臺機器宕機，沒事啊，因為其他機器上還有他的副本。

我們來看看這種多副本冗余的架構(gòu)設(shè)計圖。

?上面那個圖里的淺藍(lán)色的“1TB數(shù)據(jù)01”，代表的是20TB數(shù)據(jù)集中的第一個1TB數(shù)據(jù)分片。

圖中可以看到，他就有3個副本，分別在三臺機器中都有淺藍(lán)色的方塊，代表了他的三個副本。

這樣的話，一份數(shù)據(jù)就有了3個副本了。其他的數(shù)據(jù)也是類似。

這個時候我們假設(shè)有一臺機器宕機了，比如下面這臺機器宕機，必然會導(dǎo)致“1TB數(shù)據(jù)01”這個數(shù)據(jù)分片的其中一個數(shù)據(jù)副本丟失。如下圖所示：?

那這個時候要緊嗎？不要緊，因為“1TB數(shù)據(jù)01”這個數(shù)據(jù)分片，他還有另外2個副本在存活的兩臺機器上呢！

所以如果有人要讀取數(shù)據(jù)，完全可以從另外兩臺機器上隨便挑一個副本來讀取就可以了，數(shù)據(jù)不會丟的，不要緊張，大兄弟。

5、Master節(jié)點如何感知到數(shù)據(jù)副本消失？

現(xiàn)在有一個問題，比如說有個兄弟要讀取“1TB數(shù)據(jù)01”這個數(shù)據(jù)分片，那么他就會找Master節(jié)點，說：

“你能不能告訴我“1TB數(shù)據(jù)01”這個數(shù)據(jù)分片人在哪里??？在哪臺機器上??？我需要讀他??！”

我們來看看下面的圖。

?那么這個時候，Master節(jié)點就需要從“1TB數(shù)據(jù)01”的3個副本里選擇一個出來，告訴人家說：

“兄弟，在哪臺哪臺機器上，有1個副本，你可以去那臺機器上讀“1TB數(shù)據(jù)01”的一個副本就ok了?！?/p>

但是現(xiàn)在的問題是，Master節(jié)點此時還不知道“1TB數(shù)據(jù)01”的副本3已經(jīng)丟失了，那萬一Master節(jié)點還是通知人家去讀取一個已經(jīng)丟失的副本3，肯定是不可以的。

所以，我們怎么才能讓Master節(jié)點知道副本3已經(jīng)丟失了呢？

其實也很簡單，每臺機器上負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)的Slave節(jié)點，都每隔幾秒（比如說1秒）給Master節(jié)點發(fā)送一個心跳。

那么，一旦Master節(jié)點發(fā)現(xiàn)一段時間（比如說30秒內(nèi)）沒收到某個Slave節(jié)點發(fā)送過來的心跳，此時就會認(rèn)為這個Slave節(jié)點所在機器宕機了，那臺機器上的數(shù)據(jù)副本都丟失了，然后Master節(jié)點就不會告訴別人去讀那個丟失的數(shù)據(jù)副本。

大家看看下面的圖，一旦Slave節(jié)點宕機，M?aster節(jié)點收不到心跳，就會認(rèn)為那臺機器上的副本3就已經(jīng)丟失了，此時絕對不會讓別人去讀那臺宕機機器上的副本3。

那么此時，Master節(jié)點就可以通知人家去讀“1TB數(shù)據(jù)01”的副本1或者副本2，哪個都行，因為那兩個副本其實還是在的。

舉個例子，比如可以通知客戶端去讀副本1，此時客戶端就可以找那臺機器上的Slave節(jié)點說要讀取那個副本1。

整個過程如下圖所示。

6、復(fù)制副本保持足夠副本數(shù)量

這個時候又有另外一個問題，那就是“1TB數(shù)據(jù)01”這個數(shù)據(jù)分片此時只有副本1和副本2這兩個副本了，這就不足夠3個副本啊。

因為我們預(yù)設(shè)的是每個數(shù)據(jù)分片都得有3個副本的。大家想想，此時如何給這個數(shù)據(jù)分片增加1個副本呢？

很簡單，Master節(jié)點一旦感知到某臺機器宕機，就能感知到某個數(shù)據(jù)分片的副本數(shù)量不足了。

此時，就會生成一個副本復(fù)制的任務(wù)，挑選另外一臺機器來從有副本的機器去復(fù)制一個副本。

比如看下面的圖，可以挑選第四臺機器從第二臺機器去復(fù)制一個副本。

但是，現(xiàn)在這個復(fù)制任務(wù)是有了，我們怎么讓機器4知道呢？

其實也很簡單，機器4不是每秒都會發(fā)送一次心跳么？當(dāng)機器4發(fā)送心跳過去的時候，Master節(jié)點就通過心跳響應(yīng)把這個復(fù)制任務(wù)下發(fā)給機器4，讓機器4從機器2復(fù)制一個副本好了。

同樣，我們來一張圖，看看這個過程：

看上圖，現(xiàn)在機器4上是不是又多了一個“1TB數(shù)據(jù)01”的副本3 ？那么“1TB數(shù)據(jù)01”這個數(shù)據(jù)分片是不是又變成3個副本了？

7、刪除多余副本

那反過來，如果說此時機器3突然恢復(fù)了，他上面也有一個“1TB數(shù)據(jù)01”的副本3，相當(dāng)于此時“1TB數(shù)據(jù)01”就有4個副本了，副本不就多余了嗎？

沒關(guān)系，一旦Master節(jié)點感知到機器3復(fù)活，會發(fā)現(xiàn)副本數(shù)量過多，此時會生成一個刪除副本任務(wù)。

他會在機器3發(fā)送心跳的時候，下發(fā)一個刪除副本的指令，讓機器3刪除自己本地多余的副本就可以了。這樣，就可以保持副本數(shù)量只有3個。

一樣的，大家來看看下面的圖。

8、全文總結(jié)

好了，到這里，通過超級大白話的講解，還有十多張圖的漸進式演進說明，相信大家以前即使不了解分布式系統(tǒng)，都絕對能理解一個分布式系統(tǒng)的完整的數(shù)據(jù)容錯架構(gòu)是如何設(shè)計的了。

實際上，這種數(shù)據(jù)分片存儲 、多副本冗余、宕機感知、自動副本遷移、多余副本刪除，這套機制，對于hadoop、elasticsearch等很多系統(tǒng)來說，都是類似的。

所以筆者在這里強烈建議大家，一定好好吸收一下這種分布式系統(tǒng)、中間件系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)容錯架構(gòu)的思想。

這樣，以后學(xué)習(xí)類似的一些技術(shù)的時候，對他們的原理、思想都會感到一種似曾相識的感覺。