分布式系统

结合视频和知乎的翻译做的笔记，不保证原创性，只为了记录。

概要

分布式系统的核心是通过网络来协调，共同完成一致任务的一些计算机。我们在本课程中将会重点介绍一些案例，包括：大型网站的储存系统、大数据运算，如 MapReduce、以及一些更为奇妙的技术，比如点对点的文件共享。这是我们学习过程中的一些例子。分布式计算之所以如此重要的原因是，许多重要的基础设施都是在它之上建立的，它们需要多台计算机或者说本质上需要多台物理隔离的计算机。

如果你可以在一台计算机上解决，而不需要分布式系统，那你就应该用一台计算机解决问题。在选择使用分布式系统解决问题前，你应该要充分尝试别的思路

人们使用大量的相互协作的计算机驱动力是：

• 人们需要获得更高的计算性能。可以这么理解这一点，（大量的计算机意味着）大量的并行运算，大量CPU、大量内存、以及大量磁盘在并行的运行。
• 另一个人们构建分布式系统的原因是，它可以提供容错（tolerate faults）。比如两台计算机运行完全相同的任务，其中一台发生故障，可以切换到另一台。
• 第三个原因是，一些问题天然在空间上是分布的。例如银行转账，我们假设银行A在纽约有一台服务器，银行B在伦敦有一台服务器，这就需要一种两者之间协调的方法。所以，有一些天然的原因导致系统是物理分布的。
• 最后一个原因是，人们构建分布式系统来达成一些安全的目标。比如有一些代码并不被信任，但是你又需要和它进行交互，这些代码不会立即表现的恶意或者出现bug。你不会想要信任这些代码，所以你或许想要将代码分散在多处运行，这样你的代码在另一台计算机运行，我的代码在我的计算机上运行，我们通过一些特定的网络协议通信。所以，我们可能会担心安全问题，我们把系统分成多个的计算机，这样可以限制出错域。

这门课程中，主要会讨论前两点：性能和容错。剩下两点我们会通过对某些案例的研究来学习。

• 因为系统中存在很多部分，这些部分又在并发执行，你会遇到并发编程和各种复杂交互所带来的问题，以及时间依赖的问题（比如同步，异步）。这让分布式系统变得很难。
• 另一个导致分布式系统很难的原因是，分布式系统有多个组成部分，再加上计算机网络，你会会遇到一些意想不到的故障。如果你只有一台计算机，那么它通常要么是工作，要么是故障或者没电，总的来说，要么是在工作，要么是没有工作。而由多台计算机组成的分布式系统，可能会有一部分组件在工作，而另一部分组件停止运行，或者这些计算机都在正常运行，但是网络中断了或者不稳定。所以，局部错误也是分布式系统很难的原因。
• 最后一个导致分布式系统很难的原因是，人们设计分布式系统的根本原因通常是为了获得更高的性能，比如说一千台计算机或者一千个磁盘臂达到的性能。但是实际上一千台机器到底有多少性能是一个棘手的问题，这里有很多难点。所以通常需要倍加小心地设计才能让系统实际达到你期望的性能。

实验组成部分

• MapReduce

• Raft

  • 这是一个理论上通过复制来让系统容错的算法，具体是通过复制和出现故障时自动切换来实现

• KV server

  • 需要使用你的Raft算法实现来建立一个可以容错的KV服务

• 分片式KV服务-sharded key value service sharding

  • 需要把你写的KV服务器分发到一系列的独立集群中，这样你会切分你的KV服务，并通过运行这些独立的副本集群进行加速。同时，你也要负责将不同的数据块在不同的服务器之间搬迁，并确保数据完整。这里我们通常称之为分片式KV服务。分片是指我们将数据在多个服务器上做了分区，来实现并行的加速。

分布式系统的抽象和实现工具（Abstraction and Implementation）

这门课程是有关应用的基础架构的。所以，贯穿整个课程，我会以分离的方式介绍：第三方的应用程序，和这些应用程序所基于的，我们课程中主要介绍的一些基础架构。基础架构的类型主要是存储，通信（网络）和计算。

最关注的是存储，因为这是一个定义明确且有用的抽象概念，并且通常比较直观。人们知道如何构建和使用储存系统，知道如何去构建一种多副本，容错的，高性能分布式存储实现。

让用户认为这个分布式上不是一个分布式。

（让用户认为一个多线程的用户是一个单线程的任务）

RPC，Threads，concurrent，

• RPC（Remote Procedure Call）。RPC的目标就是掩盖我们正在不可靠网络上通信的事实。
• 另一个我们会经常看到的实现相关的内容就是线程。这是一种编程技术，使得我们可以利用多核心计算机。对于本课程而言，更重要的是，线程提供了一种结构化的并发操作方式，这样，从程序员角度来说可以简化并发操作。
• 因为我们会经常用到线程，我们需要在实现的层面上，花费一定的时间来考虑并发控制，比如锁。

可扩展性（Scalability）

另一个就是性能。

构建分布式系统的目的是为了获取人们常常提到的可扩展的加速。所以，我们这里追求的是可扩展性（Scalability）。而我这里说的可扩展或者可扩展性指的是，如果我用一台计算机解决了一些问题，当我买了第二台计算机，我只需要一半的时间就可以解决这些问题，或者说每分钟可以解决两倍数量的问题。两台计算机构成的系统如果有两倍性能或者吞吐，就是可扩展性。

当你只有1-2个用户时，一台计算机就可以运行web服务器和数据，或者一台计算机运行web服务器，一台计算机运行数据库。但是有可能你的网站一夜之间就火了起来，你发现可能有一亿人要登录你的网站。你该怎么修改你的网站，使它能够在一台计算机上支持一亿个用户？你可以花费大量时间极致优化你的网站，但是很显然你没有那个时间。所以，为了提升性能，你要做的第一件事情就是购买更多的服务器，然后把不同用户分到不同服务器上。这样，一部分用户可以去访问第一台web服务器，另一部分去访问第二台web服务器。所有的用户最终都需要看到相同的数据。所以，所有的web服务器都与后端数据库通信。这样，很长一段时间你都可以通过添加web服务器来并行的提高web服务器的代码效率。

很可能在某个时间点你有了10台，20台，甚至100台web服务器，它们都在和同一个数据库通信。现在，数据库突然成为了瓶颈，并且增加更多的web服务器都无济于事了。所以就可能需要很多个DB服务器了，但是很难将多个DB进行同步。

可用性（Availability）

大型分布式系统中有一个大问题，那就是一些很罕见的问题会被放大。例如在我们的1000台计算机的集群中，总是有故障，要么是机器故障，要么是运行出错，要么是运行缓慢，要么是执行错误的任务。

大规模系统会将一些几乎不可能并且你不需要考虑的问题，变成一个持续不断的问题。

所以，因为错误总会发生，必须要在设计时就考虑，系统能够屏蔽错误，或者说能够在出错时继续运行。同时，因为我们需要为第三方应用开发人员提供方便的抽象接口，我们的确也需要构建这样一种基础架构，它能够尽可能多的对应用开发人员屏蔽和掩盖错误。这样，应用开发人员就不需要处理各种各样的可能发生的错误。

对于容错，有很多不同的概念可以表述。这些表述中，有一个共同的思想就是可用性（Availability）。某些系统经过精心的设计，这样在特定的错误类型下，系统仍然能够正常运行，仍然可以像没有出现错误一样，为你提供完整的服务。

某些系统通过这种方式提供可用性。比如，你构建了一个有两个拷贝的多副本系统，其中一个故障了，另一个还能运行。当然如果两个副本都故障了，你的系统就不再有可用性。所以，可用系统通常是指，在特定的故障范围内，系统仍然能够提供服务，系统仍然是可用的。如果出现了更多的故障，系统将不再可用。

除了可用性之外，另一种容错特性是自我可恢复性（recoverability）—如果出现了问题，服务会停止工作，不再响应请求，之后有人来修复，并且在修复之后系统仍然可以正常运行，就像没有出现过问题一样。这是一个比可用性更弱的需求，因为在出现故障到故障组件被修复期间，系统将会完全停止工作。但是修复之后，系统又可以完全正确的重新运行，所以可恢复性是一个重要的需求。

为了实现这些特性，有很多工具。其中最重要的有两个：

• 一个是非易失存储（non-volatile storage，类似于硬盘）。这样当出现类似电源故障，甚至整个机房的电源都故障时，我们可以使用非易失存储，比如硬盘，闪存，SSD之类的。我们可以存放一些checkpoint或者系统状态的log在这些存储中，这样当备用电源恢复或者某人修好了电力供给，我们还是可以从硬盘中读出系统最新的状态，并从那个状态继续运行。所以，这里的一个工具是非易失存储。因为更新非易失存储是代价很高的操作，所以相应的出现了很多非易失存储的管理工具。同时构建一个高性能，容错的系统，聪明的做法是避免频繁的写入非易失存储。在过去，甚至对于今天的一个3GHZ的处理器，写入一个非易失存储意味着移动磁盘臂并等待磁碟旋转，这两个过程都非常缓慢。有了闪存会好很多，但是为了获取好的性能，仍然需要许多思考。
• 对于容错的另一个重要工具是复制（replication），不过，管理复制的多副本系统会有些棘手。任何一个多副本系统中，都会有一个关键的问题，比如说，我们有两台服务器，它们本来应该是有着相同的系统状态，现在的关键问题在于，这两个副本总是会意外的偏离同步的状态，而不再互为副本。对于任何一种使用复制实现容错的系统，我们都面临这个问题。lab2都是通过管理多副本来实现容错的系统，你将会看到这里究竟有多复杂。

一致性（Consistency）

假设我们在构建一个分布式存储系统，并且这是一个KV服务。这个KV服务只支持两种操作，其中一个是put操作会将一个value存入一个key；另一个是get操作会取出key对应的value。整体表现就像是一个大的key-value表单。

一致性就是用来定义操作行为的概念。因为，从性能和容错的角度来说，我们通常会有多个副本。在一个非分布式系统中，你通常只有一个服务器，一个表单。虽然不是绝对，但是通常来说对于put/get的行为不会有歧义。直观上来说，put就是更新这个表单，get就是从表单中获取当前表单中存储的数据。

但是在一个分布式系统中，由于复制或者缓存，数据可能存在于多个副本当中，于是就有了多个不同版本的key-value对。现在某个客户端发送了一个put请求，并希望将key 1改成值21。这个put请求发送给了第一台服务器，之后会发送给第二台服务器（某种策略），因为相同的put请求需要发送给两个副本，这样这两个副本才能保持同步。但是就在客户端准备给第二台服务器发送相同请求时，这个客户端故障了。这时候一个是20，一个是21，这是一个很不好的结果。

现在某人通过get读取key为1的值，那么他可能获得21，也可能获得20，取决于get请求发送到了哪个服务器。即使规定了总是把请求先发送给第一个服务器，那么我们在构建容错系统时，如果第一台服务器故障了，请求也会发给第二台服务器。

强一致（Strong Consistency）： get请求可以得到最近一次完成的put请求写入的值。

弱一致 (Weak Consistency)：不保证get请求可以得到最近一次完成的put请求写入的值。

事实上，构建一个弱一致的系统也是非常有用的。

人们对于弱一致感兴趣的原因是，虽然强一致可以确保get获取的是最新的数据，但是实现这一点的代价非常高。如果我们要实现强一致，简单的方法就是同时读两个副本，如果有多个副本就读取所有的副本，并使用最近一次写入的数据。但是这样的代价很高，因为需要大量的通信才能得到一个数据，而且失去了分布式的本意，工作量并没有分摊。所以，为了尽可能的避免通信，尤其当副本相隔的很远的时候，人们会构建弱一致系统，并允许读取出旧的数据。当然，为了让弱一致更有实际意义，人们还会定义更多的规则。

MapReduce

需要一种框架，使得普通工程师也可以很容易的完成并运行大规模的分布式运算。这就是MapReduce出现的背景。

MapReduce的思想是，应用程序设计人员和分布式运算的使用者，只需要写简单的Map函数和Reduce函数，而不需要知道任何有关分布式的事情，MapReduce框架会处理剩下的事情。

抽象来看，MapReduce假设启动的时候，有一些输入，这些输入被分割成大量的不同的文件或者数据块。

MapReduce启动时，会查找Map函数。之后，MapReduce框架会为每个输入文件运行Map函数。这里很明显有一些可以并行运算的地方，比如说可以并行运行多个只关注输入和输出的Map函数。

Map函数会输出key-value对，其中key是单词，而value是1。我们对所有的输入文件都运行了Map函数，并得到了论文中称之为中间输出（intermediate output），也就是每个Map函数输出的key-value对。

运算的第二阶段是运行Reduce函数。MapReduce框架会收集所有Map函数输出的每一个单词的统计。比如说，MapReduce框架会先收集每一个Map函数输出的key为a的key-value对。收集了之后，会将它们提交给Reduce函数。

所以第一个Reduce输出a=2，第二个Reduce输出b=2，第三个Reduce输出c=1。

这就是一个典型的MapReduce Job。从整体来看，为了保证完整性，有一些术语要介绍一下：

• Job。整个MapReduce计算称为Job。
• Task。每一次MapReduce调用称为Task。

所以，对于一个完整的MapReduce Job，它由一些Map Task和一些Reduce Task组成。所以这是一个单词计数器的例子，它解释了MapReduce的基本工作方式。

Map函数和Reduce函数

Map函数使用一个key和一个value作为参数。我们这里说的函数是由普通编程语言编写(c++,Java)

入参中，key是输入文件的名字，通常会被忽略，因为我们不太关心文件名是什么，value是输入文件的内容。所以，对于一个单词计数器来说，value包含了要统计的文本，我们会将这个文本拆分成单词。

之后对于每一个单词，我们都会调用emit。emit由MapReduce框架提供，并且这里的emit属于Map函数。emit会接收两个参数，其中一个是key，另一个是value。在单词计数器的例子中，emit入参的key是单词，value是字符串“1”。这就是一个Map函数。在一个单词计数器的MapReduce Job中，Map函数实际就可以这么简单。

Reduce函数的入参是某个特定key的所有实例（Map输出中的key-value对中，出现了一次特定的key就可以算作一个实例）。所以Reduce函数也是使用一个key和一个value作为参数，其中value是一个数组，里面每一个元素是Map函数输出的key的一个实例的value。对于单词计数器来说，key就是单词，value就是由字符串“1”组成的数组，所以，我们不需要关心value的内容是什么，我们只需要关心value数组的长度。

Reduce函数也有一个属于自己的emit函数。这里的emit函数只会接受一个参数value，这个value会作为Reduce函数入参的key的最终输出。所以，对于单词计数器，我们会给emit传入数组的长度。这就是一个最简单的Reduce函数

疑问：

###　调用emit时，数据会发生什么变化？emit函数在哪运行？

首先看，这些函数在哪运行。这里可以看MapReduce论文的图1。现实中，MapReduce运行在大量的服务器之上，我们称之为worker服务器或者worker。同时，也会有一个Master节点来组织整个计算过程。这里实际发生的是，Master服务器知道有多少输入文件，例如5000个输入文件，之后它将Map函数分发到不同的worker。所以，它会向worker服务器发送一条消息说，请对这个输入文件执行Map函数吧。之后，MapReduce框架中的worker进程会读取文件的内容，调用Map函数并将文件名和文件内容作为参数传给Map函数。worker进程还需要实现emit，这样，每次Map函数调用emit，worker进程就会将数据写入到本地磁盘的文件中。所以，Map函数中调用emit的效果是在worker的本地磁盘上创建文件，这些文件包含了当前worker的Map函数生成的所有的key和value。

所以，Map阶段结束时，我们看到的就是Map函数在worker上生成的一些文件。之后，MapReduce的worker会将这些数据移动到Reduce所需要的位置。对于一个典型的大型运算，Reduce的入参包含了所有Map函数对于特定key的输出。通常来说，每个Map函数都可能生成大量key。所以通常来说，在运行Reduce函数之前。运行在MapReduce的worker服务器上的进程需要与集群中每一个其他服务器交互来询问说，看，我需要对key=a运行Reduce，请看一下你本地磁盘中存储的Map函数的中间输出，找出所有key=a，并通过网络将它们发给我。所以，Reduce worker需要从每一个worker获取特定key的实例。这是通过由Master通知到Reduce worker的一条指令来触发。一旦worker收集完所有的数据，它会调用Reduce函数，Reduce函数运算完了会调用自己的emit，这个emit与Map函数中的emit不一样，它会将输出写入到一个Google使用的共享文件服务中。

有关输入和输出文件的存放位置，这是我之前没有提到的，它们都存放在文件中，但是因为我们想要灵活的在任意的worker上读取任意的数据，这意味着我们需要某种网络文件系统（network file system）来存放输入数据。

所以实际上，MapReduce论文谈到了GFS（Google File System）。GFS是一个共享文件服务，并且它也运行在MapReduce的worker集群的物理服务器上。GFS会自动拆分你存储的任何大文件，并且以64MB的块存储在多个服务器之上。所以，如果你有了10TB的网页数据，你只需要将它们写入到GFS，甚至你写入的时候是作为一个大文件写入的，GFS会自动将这个大文件拆分成64MB的块，并将这些块平均的分布在所有的GFS服务器之上，而这是极好的，这正是我们所需要的。如果我们接下来想要对刚刚那10TB的网页数据运行MapReduce Job，数据已经均匀的分割存储在所有的服务器上了。如果我们有1000台服务器，我们会启动1000个Map worker，每个Map worker会读取1/1000输入数据。这些Map worker可以并行的从1000个GFS文件服务器读取数据，并获取巨大的读取吞吐量，也就是1000台服务器能提供的吞吐量。

标签：Map,6.824,函数,Introduction,MapReduce,value,key,服务器
来源： https://blog.csdn.net/has_son/article/details/112435663