分布式理论基础是什么内容（《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day09）
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 。
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