解读NoSQL技术代表之作Dynamo _节点

NoSQL在过去的一年里，逐渐已经成为了家喻户晓的东西，我（）自从去年开始人人网的NoSQL系统的研发以来，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的和的，他们分别使用了不同的基本原理。
这是历史最久的一种模型，典型的代表是。Map表示映射，表示化简。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（）。大多数分布式运算可以抽象为操作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，把Key/Value合成最终输出。这两个函数由程序员提供给系统，下层设施把Map和操作分布在集群上运行。
这里我把专门归纳成为了一种，其原因是它与有很大的不同，自成一派。先说一下历史，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。比较常见的有开发的（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的设计人员，现在风头紧，去掉了），还有的，而在国内话，有豆瓣网的，人人网的等等。这里我主要讨论的也是的方案细节。
【解读NoSQL技术代表之作Dynamo】入门基础
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. 教授，公司的创始人，也是大学的计算机教授，是雅虎搜索现在的台端技术核心支持。最主要的是，他们（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！），教授在一次谈话中，基于他运作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）。图一是来自教授当年所画的图：
图一：CAP原则当年的PPT
（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。
（可用性）：好的响应性能，此项意思主要就是速度。
（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。

文章插图
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（ 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。