一个成功的技术，现实的优先级必须高于公关，你可以糊弄别人，但糊弄不了自然规律。
—— 罗杰斯委员会报告（1986）
在本书的 第一部分 中，我们讨论了数据系统的各个方面，但仅限于数据存储在单台机器上的情况。现在我们到了 [第二部分]，进入更高的层次，并提出一个问题：如果 多台机器 参与数据的存储和检索，会发生什么？
你可能会出于各种各样的原因，希望将数据库分布到多台机器上：
- 可伸缩性 如果你的数据量、读取负载、写入负载超出单台机器的处理能力，可以将负载分散到多台计算机上。
- 容错 / 高可用性 如果你的应用需要在单台机器（或多台机器，网络或整个数据中心）出现故障的情况下仍然能继续工作，则可使用多台机器，以提供冗余。一台故障时，另一台可以接管。
- 延迟 如果在世界各地都有用户，你也许会考虑在全球范围部署多个服务器，从而每个用户可以从地理上最近的数据中心获取服务，避免了等待网络数据包穿越半个世界。
伸缩至更高的载荷
如果你需要的只是伸缩至更高的 载荷（load），最简单的方法就是购买更强大的机器（有时称为 垂直伸缩，即 vertical scaling，或 向上伸缩，即 scale up）。许多处理器，内存和磁盘可以在同一个操作系统下相互连接，快速的相互连接允许任意处理器访问内存或磁盘的任意部分。在这种 共享内存架构（shared-memory architecture） 中，所有的组件都可以看作一台单独的机器 [i]。 [i]: 在大型机中，尽管任意处理器都可以访问内存的任意部分，但总有一些内存区域与一些处理器更接近（称为 非均匀内存访问（nonuniform memory access, NUMA）【1】）。 为了有效利用这种架构特性，需要对处理进行细分，以便每个处理器主要访问临近的内存，这意味着即使表面上看起来只有一台机器在运行，分区（partitioning） 仍然是必要的。
共享内存方法的问题在于，成本增长速度快于线性增长：一台有着双倍处理器数量，双倍内存大小，双倍磁盘容量的机器，通常成本会远远超过原来的两倍。而且可能因为存在瓶颈，并不足以处理双倍的载荷。
共享内存架构可以提供有限的容错能力，高端机器可以使用热插拔的组件（不关机更换磁盘，内存模块，甚至处理器）—— 但它必然囿于单个地理位置的桎梏。
另一种方法是 共享磁盘架构（shared-disk architecture），它使用多台具有独立处理器和内存的机器，但将数据存储在机器之间共享的磁盘阵列上，这些磁盘通过快速网络连接 [ii]。这种架构用于某些数据仓库，但竞争和锁定的开销限制了共享磁盘方法的可伸缩性【2】。 [ii]: 网络附属存储（Network Attached Storage, NAS），或 存储区网络（Storage Area Network, SAN）
无共享架构
相比之下，无共享架构【3】（shared-nothing architecture，有时被称为 水平伸缩，即 horizontal scaling，或 向外伸缩，即 scaling out）已经相当普及。在这种架构中，运行数据库软件的每台机器 / 虚拟机都称为 节点（node）。每个节点只使用各自的处理器，内存和磁盘。节点之间的任何协调，都是在软件层面使用传统网络实现的。
无共享系统不需要使用特殊的硬件，所以你可以用任意机器 —— 比如性价比最好的机器。你也许可以跨多个地理区域分布数据从而减少用户延迟，或者在损失一整个数据中心的情况下幸免于难。随着云端虚拟机部署的出现，即使是小公司，现在无需 Google 级别的运维，也可以实现异地分布式架构。
在这一部分里，我们将重点放在无共享架构上。它不见得是所有场景的最佳选择，但它是最需要你谨慎从事的架构。如果你的数据分布在多个节点上，你需要意识到这样一个分布式系统中约束和权衡 —— 数据库并不能魔术般地把这些东西隐藏起来。
虽然分布式无共享架构有许多优点，但它通常也会给应用带来额外的复杂度，有时也会限制你可用数据模型的表达力。在某些情况下，一个简单的单线程程序可以比一个拥有超过 100 个 CPU 核的集群表现得更好【4】。另一方面，无共享系统可以非常强大。接下来的几章，将详细讨论分布式数据会带来的问题。
复制 vs 分区
数据分布在多个节点上有两种常见的方式：
- 复制（Replication） 在几个不同的节点上保存数据的相同副本，可能放在不同的位置。 复制提供了冗余：如果一些节点不可用，剩余的节点仍然可以提供数据服务。 复制也有助于改善性能。 [第五章] 将讨论复制。
- 分区 (Partitioning) 将一个大型数据库拆分成较小的子集（称为 分区，即 partitions），从而不同的分区可以指派给不同的 节点（nodes，亦称 分片，即 sharding）。 [第六章] 将讨论分区。
复制和分区是不同的机制，但它们经常同时使用。如 图 II-1 所示。 
图 II-1 一个数据库切分为两个分区，每个分区都有两个副本
理解了这些概念，就可以开始讨论在分布式系统中需要做出的困难抉择。第七章 将讨论 事务 (Transaction)，这对于了解数据系统中可能出现的各种问题，以及我们可以做些什么很有帮助。第八章 和 [第九章] 将讨论分布式系统的根本局限性。
在本书的 [第三部分] 中，将讨论如何将多个（可能是分布式的）数据存储集成为一个更大的系统，以满足复杂的应用需求。 但首先，我们来聊聊分布式的数据。
索引
- [复制]
- [分区]
- [事务]
- [分布式系统的麻烦]
- [一致性与共识]
参考文献
- Ulrich Drepper: “What Every Programmer Should Know About Memory,” akka‐dia.org, November 21, 2007.
- Ben Stopford: “Shared Nothing vs. Shared Disk Architectures: An Independent View,” benstopford.com, November 24, 2009.
- Michael Stonebraker: “The Case for Shared Nothing,” IEEE Database EngineeringBulletin, volume 9, number 1, pages 4–9, March 1986.
- Frank McSherry, Michael Isard, and Derek G. Murray: “Scalability! But at What COST?,” at 15th USENIX Workshop on Hot Topics in Operating Systems (HotOS),May 2015. | 上一章 | 目录 | 下一章 | | —————————- | ——————————- | ———————- | | 第四章：编码与演化 | 设计数据密集型应用 | [第五章：复制] |
文章列表
- 设计数据密集型应用-设计数据密集型应用 - 中文翻译
- 设计数据密集型应用-第四章：编码与演化
- 设计数据密集型应用-第十章：批处理
- 设计数据密集型应用-第十二章：数据系统的未来
- 设计数据密集型应用-第十一章：流处理
- 设计数据密集型应用-第六章：分区
- 设计数据密集型应用-第八章：分布式系统的麻烦
- 设计数据密集型应用-第五章：复制
- 设计数据密集型应用-第二部分：分布式数据
- 设计数据密集型应用-第二章：数据模型与查询语言
- 设计数据密集型应用-第九章：一致性与共识
- 设计数据密集型应用-第三部分：衍生数据
- 设计数据密集型应用-第三章：存储与检索
- 设计数据密集型应用-第七章：事务
- 设计数据密集型应用-第一部分：数据系统基础
- 设计数据密集型应用-第一章：可靠性、可伸缩性和可维护性
- 设计数据密集型应用-术语表
- 设计数据密集型应用-序言
- 设计数据密集型应用-后记
