对Riak Core的探索 (2) 基本原理

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Riak Core采用一致性哈希算法分布数据。

[quote="《分布式系统原理介绍》第2节 分布式系统原理 by刘杰"]“所谓分布式系统顾名思义就是利用多台计算机协同解决单台计算机所不能解决的计算、存储等问题。单机系统与分布式系统的最大的区别在于问题的规模，即计算、存储的数据量的区别。将一个单机问题使用分布式解决，首先要解决的就是如何将问题拆解为可以使用多机分布式解决，使得分布式系统中的每台机器负责原问题的一个子集。由于无论是计算还是存储，其问题输入对象都是数据，所以如何拆解分布式系统的输入数据成为分布式系统的基本问题，本文称这样的数据拆解为数据分布方式......”

“哈希方式是最常见的数据分布方式，其方法是按照数据的某一特征计算哈希值，并将哈希值与机器中的机器建立映射关系，从而将不同哈希值的数据分布到不同的机器上。所谓数据特征可以是key-value 系统中的 key，也可以是其他与应用业务逻辑相关的值。”
[/quote]

[size=x-large]一、Riak Core基本原理[/size]

Riak Core是一个分布式系统的开发框架，如果你的应用要采用分布式架构，凑巧你又选中了分布式哈希表这种分布式架构，则可以考虑使用Riak Core，不然自己从底层重新实现一个分布式哈希表实在是太麻烦了。


[size=large]1. 基于dynamo设计的Riak Core[/size]


通过某种hash算法，对数据的某一特征计算哈希值，每份数据会对应着一个唯一的整数。这样处理后，这些数据将均匀的映射到一个整数区间上。

对于Riak Core，它管理着一个整数范围为[0-2^160]整数空间，这个空间形成一个首尾相连的环。

Riak Core把这个环平均划分成多个分区partition（默认是64个分区，当前的版本不能动态修改这个参数，据说将来会），partition在环上的Token作为此partition的唯一标识ID，每个partition交给一个或多个不同类型的vnode进程负责，每类vnode提供一套服务功能。partition的Token（或者说Index，Id）将作为对应vnode进程的id标识。如下图所示
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0064/8371/13ea1141-c086-3e52-ad30-8fd6e1233f76.png[/img]
（本图来自basho，版权属于basho。该图为了显示方便，整个环只被分成了32个分区）

多个partition可以挤在一个物理节点上。但是怎么挤是有严格要求的，我觉得看懂这个图的关键在于：每一种颜色代表同一个物理节点；各个颜色按照固定的顺序循环。这保证了任意两个相邻的partition肯定不在同一个物理节点上。因此Dynamo Preference List上的节点不会是同一个物理节点，也即一份数据的多份副本不会在同一个物理节点上了。（这里一个物理节点指一个erlang虚拟机，而不是一个实际的计算机）

Riak Core的基本原理是，通过一致性hash算法，系统要处理的数据（例如，KV要存储的业务数据，或者要处理的用户请求会话）会被riak_core随机的均匀分布在环上的各个分区中， 对每个数据的处理由该分区上的vnode进程负责。

由于hash算法的特点，当我们要对某个数据集进行处理时，这个数据集会随机分布个不同的partition上，所以本质上是个数据并行的处理方式。


dynamo的简单介绍可以看这里： [url=http://blog.ddup.us/?p=185]论文重读: Amazon Dynamo[/url]riak官方介绍在[url=http://wiki.basho.com/Concepts.html#Clustering]这里[/url]。


[size=large]2. Riak Core的设计：partition和vnode[/size]

按照dynamo的设计思想，要处理的数据将会随机均匀的分布在dynamo ring上，Riak Core进一步将这些数据又以partition为基本单元组织起来。对数据的处理将以partition为单元，通过vnode进程进行处理。数据的处理（或者叫服务）又有很多种，每类服务对应着一类vnode进程。

显然，partition是整个分布式系统并发、复制和容错的基本单元：以partition为单元进行数据并发处理；复制以partition为单元进行；容错也是如此：出错也以partition/vnode为单元出错。。。。

对于基于Riak Core的分布式应用系统开发来说，vnode是最重要的概念，简单的说，每个vnode进程负责一份partition上数据的处理，数据处理逻辑由用户负责实现。

一份partition可以有多个vnode进程管理，所以上图中a single partition/vnode应该是 a single partition with its assorted vnodes。
（用riak_core_node_watcher:services()可以察看应用系统中有哪些vnode服务）。

[quote="例子"]例如，对riak这个NoSQL数据库来说，最重要的服务是存储，在riak_kv_vnode模块中实现。模块实现了riak_core_vnode接口（实现了riak_core_vnode behaviour的回调函数）。

此外riak还有两类重要的服务：
riak的mapreduce基于riak_pipe实现，其vnode对应着riak_pipe_vnode模块。
riak还提供了二级索引搜索（riak_search)服务，其vnode对应着riak_search_vnode模块。

而一个实际的应用系统可能在功能上要比NoSQL数据库更多，它需要根据业务提供各种各样的服务，因此在vnode种类上就显得丰富多彩。比如[url=https://github.com/rzezeski/try-try-try/tree/master/2011/riak-core-the-vnode]rts实时日志统计[/url]这样一个例子就有两类vnode：riak_core_entry_vnode和riak_core_stat_vode，前者记录它负责的那份partition的所有数据，后者统计它负责的那份partition的所有数据。[/quote]