1、!important;word-wrap: break-word !important;/更合适的做法不是以机器作为副本单位，而是将数据拆为较合理的数据段，以数据段为单位作为副本。实践中，常常使得每个数据段的大小尽量相等且控制在一定的大小以内。数据段有很多不同的称谓，segment，fragment，chunk，partition 等等。数据段的选择与数据分布方式直接相关。对于哈希分数据的方式，每个哈希分桶后的余数可以作为一个数据段，为了控制数据段的大小，常常使得分桶个数大于集群规模。一旦将数据分为数据段，则可以以数据段为单位管理副本，从而副本与机器不再硬相关，每台机器都可以负责一定数据段的副
2、本。一旦副本分布与机器无关，数据丢失后的恢复效率将非常高。这是因为，一旦某台机器的数据丢失，其上数据段的副本将分布在整个集群的所有机器中，而不是仅在几个副本机器中，从而可以从整个集群同时拷贝恢复数据，而集群中每台数据源机器都可以以非常低的资源做拷贝。作为恢复数据源的机器即使都限速1MB/s，若有100 台机器参与恢复，恢复速度也能达到100MB/s。再者，副本分布与机器无关也利于集群容错。如果出现机器宕机，由于宕机机器上的副本分散于整个集群，其压力也自然分散到整个集群。最后，副本分布与机器无关也利于集群扩展。理论上，设集群规模 为N 台机器，当加入一台新的机器时，只需从各台机器上迁移1/N 1
3、/N+1 比例的数据段到新机器即实现了新的负载均衡。由于是从集群中各机器迁移数据，与数据恢复同理，效率也较高。工程中，完全按照数据段建立副本会引起需要管理的元数据的开销增大，副本维护的难度也相应增大。一种折中的做法是将某些数据段组成一个数据段分组，按数据段分组为粒度进行副本管理。这样做可以将副本粒度控制在一个较为合适的范围内。本地化计算在分布式系统中，数据的分布方式也深深影响着计算的分布方式。在分布式系统中计算节点和保存计算数据的存储节点可以在同一台物理机器上，也可以位于不同的物理机器。如果计算节点和存储节点位于不同的物理机器则计算的数据需要通过网络传输，此种方式的开销很大，甚至网络带宽会成为
4、系统的总体瓶颈。另一种思路是，将计算尽量调度到与存储节点在同一台物理机器上的计算节点上进行，这称之为本地化计算。本地化计算是计算调度的一种重要优化，其体现了一种重要的分布式调度思想：“移动数据不如移动计算”。数据分布方式的选择在实际工程实践中，可以根据需求及实施复杂度合理选择数据分布方式。另外，数据分布方式是可以灵活组合使用的，往往可以兼备各种方式的优点，收到较好的综合效果。例：数据倾斜问题，在按哈希分数据的基础上引入按数据量分布数据的方式，解决该数据倾斜问题。按用户id 的哈希值分数据，当某个用户id 的数据量特别大时，该用户的数据始终落在某一台机器上。此时，引入按数据量分布数据的方式，统计
5、用户的数据量，并按某一阈值将用户的数据切为多个均匀的数据段，将这些数据段分布到集群中去。由于大部分用户的数据量不会超过阈值，所以元数据中仅仅保存超过阈值的用户的数据段分布信息，从而可以控制元数据的规模。这种哈希分布数据方式与按数据量分布数据方式组合使用的方案，在某真实系统中使用，取得了较好的效果。2.2 基本副本协议副本控制协议指按特定的协议流程控制副本数据的读写行为，使得副本满足一定的可用性和一致性要求的分布式协议。副本控制协议要具有一定的对抗异常状态的容错能力，从而使得系统具有一定的可用性，同时副本控制协议要能提供一定一致性级别。由CAP 原理（在2.9 节详细分析）可知，要设计一种满足强一致性，且在出现任何网络异常时都可用的副本协议是不可能的。为此，实际中的副本控制协议总是在可用性、一致性与性能等各要素之间按照具体需求折中。副本控制协议可以分为两大类：“中心化(centralized)副本控制协议”和“去中心化(decentralized)副本控制协议”。span style=font-size: 15px; fon諲蘀(凱搀%噲讀缁鐀頀h砀椀椂伃謃讃謃較伄舄啙饿鵓禁
