《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day09
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day09相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
这篇文章主要介绍分布式系统中的非集中式结构，以及我们经常使用的三种基于非集中式架构的解决方案：Akka集群、Redis集群和Cassandra集群。
非集中式结构
什么是非集中式结构？
在非集中式结构中，服务的执行和数据的存储被分散到不同的服务器集群，服务器集群之间通过消息传递进行通信和协调，非集中式结构没有中央服务器和节点服务器之分，所有的服务器地位都是平等的。
非集中式结构解决了集中式结构中面临的单点瓶颈和单点故障问题，提升了系统的并发度，比较适合大规模集群的管理。
本文集中描述三种典型的非集中式架构系统：
- Akka集群
- Redis集群
- Cassandra集群
Akka集群
Akka是一个开发库和运行环境，用于构建可扩展、弹性的、快速响应的应用程序。
Akka基于Actor模型实现，Actor模型是一个封装了状态和行为的对象，它接收消息并基于该消息执行计算。Actor之间通信的唯一机制就是消息传递，每个Actor都有自己的MailBox。
Actor发送的Mail信息会存储在接收方的MailBox中，接受党按照mail到达的先后顺序，从MailBox中提取mail消息，并进行相应的计算处理。
Actor模型采用异步消息调用机制，具有非阻塞、高性能等特点，可以用于处理并发问题。Akka集群充分利用了Actor模型的优势，提供了一个非集中式架构的集群管理模块，用来构建可扩展、弹性的分布式应用程序。
Akka集群中的节点分为Leader节点和非Leader节点，和非Leader节点相比，Leader节点只是增加了负责节点的加入和移出集群的功能。
对于数据同步，Akka集群采用的是谁的时间戳最新，就以谁为准的原则。Akka集群采用了Gossip协议，该协议是最终一致性协议，它的原理是每个节点周期性的从自己维护的集群节点列表中，随机选择k个节点，将自己存储的数据信息发给着k个节点，接收到该信息的节点采用前面讲的共识原则，对收到的数据和本地数据进行合并，这样迭代几个周期后，集群中所有节点上的数据信息就一致了。
Akka集群在创建时，节点被分为三种类型：
- 种子节点，使用静态配置文件方式或者系统运行时指定方式，可以生成种子节点，种子节点是普通节点加入集群的联系点，可以自动接收新加入集群的节点的信息。
- 首种子节点，首种子节点是配置文件中的第一个种子节点，其功能是集群第一次启动时，首种子节点启动起来，集群才能组建成功，保证集群第一次创建时只有一个集群。
- 普通节点，可以向种子节点或集群中的任意节点发送Join消息，请求加入集群。
Akka集群的每个节点启动后，读取配置文件获取种子节点列表，开始组建集群：
- 如果本节点是首种子节点，则把自己加入到集群列表，即以自己为中心构建集群。
- 如果本节点为种子节点，则向首种子节点请求加入集群，当首种子节点回复同意消息后，可以加入集群，否则不可加入集群。
- 如果本节点为普通节点，则可以向任一种子节点请求加入集群，收到同意后，则加入集群，否则不可加入集群。
Redis集群
Redis是一个开源的、包含多种数据结构的高性能Key-value数据库，主要有以下特征：
- 支持多种数据结构。
- 支持数据的持久化和备份。
- 基于内存运行，具有极高的性能。
Redis集群中不存在中央节点，每个节点都可以和其他节点通信，所有节点都负责存储数据、记录集群的状态，客户端可以访问或者连接到任一节点上。
Redis集群中每个节点都存在主备，也就是说每台服务器上都运行两个Redis服务，分别是主备，主故障后，备升主。
在数据的分片存储方面，Redis集群引入了”哈希槽“的概念，集群中内置了16384个哈希槽，每个节点负责一部分哈希槽，当客户端要存储一个数据或对象时，Redis先对key进行CRC16校验，然后进行16384取模，来决定哈希槽的编号，从而确定存储到哪个节点上。
Cassandra集群
Cassandra集群的架构是基于一致性哈希的完全P2P结构，没有Master的概念，所有节点都是同样的角色，彻底避免了因为单点问题导致的系统不稳定。Cassandra集群节点间的状态同步，也是通过Gossip协议来进行P2P通信的。
Cassandra集群中每个节点都代表一个哈希值，每次客户端可以向集群中的任意一个节点请求数据，接收到请求的节点将key值进行哈希操作，找出一致性哈希环上是哪个节点存储该数据u，然后将请求转发到相应节点上，并将查询结果反馈返回给客户端。
下面是关于三种不同的非集中式架构系统的详细比较。
以上是关于《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day09的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章