高并发服务端分布式系统设计概要（下）
现在接着设计我们的“山推”系统。有了前面两篇的铺垫，我们的系统现在已经有了五脏六腑，剩下的工作就是要让其羽翼丰满。那么，是时候，放出我们的“山推”系统全貌了：
前面啰嗦了半天，也许不少同学看的不明不白，好了，现在开始看图说话环节：
（1）整个系统由N台机器组合而成，其中Global Master一台，Global Slave一台到多台，两者之间保持强一致性并完全同步，可由Global Slave随时顶替Global Master工作，它们被Global Heartbeat（一台）来管理，保证有一个Global Master正常工作；Global Heartbeat由于无压力，通常认为其不能挂掉，如果它挂掉了，则必须人工干预才能恢复正常；
（2）整个系统由多个groups合成，每一个group负责相应业务的数据的存取，它们是数据节点，是真正抗压力的地方，每一个group由一个Group Master和一个到多个Group Slave构成，Group Master作为该group的主节点，提供读和写，而Group Slave则只提供读服务且保证这些Group Slave节点中，至少有一个和Group Master保持完全同步，剩余的Group Slave和Group Master能够达到最终一致，它们之间以“半同步”模式工作保证最终一致性；
（3）每一个group的健康状态由Global Master来管理，Global Master向group发送管理信息，并保证有一个Group Master正常工作，若Group Master宕机，在该group内通过分布式选举产生新的Group Master顶替原来宕机的机器继续工作，但仍然有一小段时间需要中断写服务来切换新的Group Master；
（4）每一个group的底层是实际的存储系统，File system，它们是无状态的，即，由分布式选举产生的Group Master可以在原来的File system上继续工作；
（5）Client的上端可认为是Web请求，Client在“首次”进行数据读写时，向Global Master查询相应的group信息，并将其缓存，后续将直接与相应的group进行通信；为避免大量“首次”查询冲垮Global Master，在Client与Global Master之间增加DNS负载均衡，可由Global Slave分担部分查询工作；
（6）当Client已经拥有足够的group信息时，它将直接与group通信进行工作，从而真正的压力和流量由各个group分担，并处理完成需要的工作。
好了，现在我们的“山推”系统设计完成了，但是要将它编码实现，还有很远的路要走，细枝末节的问题也会暴露更多。如果该系统用于线上计算，如有大量的Map-Reduce运行于group中，系统将会更复杂，因为此时不光考虑的数据的存储同步问题，操作也需要同步。现在来检验下我们设计的“山推”系统，主要分布式指标：
一致性：如前文所述，Global机器强一致性，Group机器最终一致性；
可用性：Global机器保证了HA（高可用性），Group机器则不保证，但满足了分区容错性；
备份Replication：Global机器采用完全同步，Group机器则是半同步模式，都可以进行横向扩展；
故障恢复：如前文所述，Global机器完全同步，故障可不受中断由slave恢复工作，但Group机器采用分布式选举和最终一致性，故障时有较短时间的写服务需要中断并切换到slave机器，但读服务可不中断。
还有其他一些指标，这里就不再多说了。还有一些细节，需要提一下，比如之前的评论中有同学提到，group中master挂时，由slave去顶替，但这样一来该group内其他所有slave需要分担之前成这新master的这个slave的压力，有可能继续挂掉而造成雪崩。针对此种情况，可采用如下做法：即在一个group内，至少还存在一个真正做“备份”用途的slave，平时不抗压力，只同步数据，这样当出现上述情况时，可由该备份slave来顶替成为新master的那个slave，从而避免雪崩效应。不过这样一来，就有新的问题，由于备份slave平时不抗压力，加入抗压力后必然产生一定的数据迁移，数据迁移也是一个较麻烦的问题。常采用的分摊压力做法如一致性Hash算法（环状Hash），可将新结点加入对整个group的影响降到较小的程度。
另外，还有一个较为棘手的问题，就是系统的日志处理，主要是系统宕机后如何恢复之前的操作日志。比较常见的方法是对日志作快照（Snapshot）和回放点（checkpoint），并采用Copy-on-write方式定期将日志作snapshot存储，当发现宕机后，找出对应的回放点并恢复之后的snapshot，但此时仍可能有新的写操作到达，并产生不一致，这里主要依靠Copy-on-write来同步。
最后再说说图中的Client部分。显然这个模块就是面向Web的接口，后面连接我们的“山推”系统，它可以包含诸多业务逻辑，最重要的，是要缓存group的信息。在Client和Web之间，还可以有诸如Nginx之类的反向代理服务器存在，做进一步性能提升，这已经超出了本文的范畴，但我们必须明白的是，一个高并发高性能的网站，对性能的要求是从起点开始的，何为起点，即用户的浏览器。
现在，让我们来看看GFS的设计：
很明显，这么牛的系统我是设计不出来的，我们的“山推”，就是在学习GFS + Bigtable的主要思想。说到这，也必须提一句，可能我文章中，名词摆的有点多了，如NWR，分布式选举，Paxos包括Copy-on-write等，有兴趣的同学可自行google了解。因为说实在的，这些概念我也没法讲透彻，只是一知半解。另外，大家可参考一些分布式项目的设计，如Cassandra，包括淘宝的Oceanbase等，以加深理解。