更新时间：2023-12-11 14:56
Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台，可用性和扩展性都很好，性能也不错：读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。
按分布式系统常用的哈希算法切分数据，分放在不同的node上。Read操作时，也是根据key的哈希值寻找对应的node。Dynamo使用了Consistent Hashing算法，node对应的不再是一个确定的hash值，而是一个hash值范围，key的hash值落在这个范围内则为对应范围的node，否则顺时针沿ring找，碰到的第一个node即为所需。
Dynamo对Consistent Hashing算法的改进在于：它放在环上作为一个node的是一组机器（而不是memcached把一台机器作为node），这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。
node1其实包含了多台机器，在一个node里宕了一台机或增加一台机，并不影响整个Dynamo对key的寻找。
如果一个ring内的访问量大了，则可以在两个node间加入一个新node以缓解压力，这时会影响到其后继node的hash范围，需要调整数据。假设一个ring中原本只有node2、node3、node4，在加入新的node1之后，原先从node2查询的部分key将改为从node1查询，node1和node2中的数据就需要调整，主要是node1从node2中提取出属于它的数据，这样做需要选取性能压力不高的时候。
Dynamo的一个node中的同步是由client端来“解决”的，使用所谓的（N, R, W）模型，其中，N表示node中机器的总数，R表示一个读请求需要的机器参与总数，W代表一个写请求需要的机器参与总数，这些值由client端配置。
例如，一个node有5台机器（N=5），client发出写请求——广播到5台机，如果收到3个“写完成”的返回消息，即认为写成功（W=3）；client发出读请求——还是广播到5台机，如果收到2个“读完成”的返回消息，即认为读成功（R=2）。对于数据十分重要的应用（如金融），配置可以为(5, 5, 5)，即要求node中所有机器的写都成功；而对于数据读写访问量极高的应用，配置可以为（5, 1, 1）。
通常W不等于N，于是，在某些情况下一个node内的机器上的数据可能会有不一致，这时Dynamo是通过将多个Read的返回结果“合并”来得出最终结果的，使用了所谓Object Version和Vector clock的技术，即跟踪一个Object在不同机器上的版本变化，以确保当多个Read请求结果返回不一致时，能够根据其版本信息得出正确的结果。 Dynamo的这种做法是一种折衷，即为了同时保证读和写的效率，写操作不要求绝对同步，而把不同步可能产生的后果推给了读操作。
Dynamo的一个node中一台机器建有一个Merkle Tree，当两台机器不一致时（如一台机器宕机一段时间），通过这个tree结构，可以快速定位不一致的Object来恢复数据。Merkle Tree又叫Hash Tree，它把key分成几个range，每个range算出一个hash值，作为叶子，再一层层合并计算上去，这样，从root开始比较hash值，就可以快速找到哪几段range中的hash值变化了。
Dynamo的意思是发电机，顾名思义，这一整套的方案都像发电机一样，源源不断地提供服务，永不间断。以下内容看上去有点教条，但基本上如果你要理解原理，这每一项都是必须知道的。
先来看历史，Eric A. Brewer教授，Inktomi公司的创始人，也是berkeley大学的计算机教授，Inktomi是雅虎搜索2013年的台端技术核心支持。最主要的是，他们 （Inktomi公司）在最早的时间里，开始研究分布计算。CAP原则的提出，可以追溯到2000年的时候（可以想象有多么早！），Brewer教授在一次谈话中，基于他运作Inktomi以及在伯克利大学里的经验，总结出了CAP原则（文末参考资料中有其演讲资料链接）。图1是来自Brewer教授当年所画的图：
图1：CAP原则当年的PPT
Consistency（一致性）：即数据一致性，简单的说，就是数据复制到了N台机器，如果有更新，要N机器的数据是一起更新的。
Availability（可用性）：服务可用，对于任意请求，能在超时之前进行响应。
Partition tolerance（分区容错性）：这里是说好的分区方法，体现具体一点，简单地可理解为是节点的可扩展性。
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。
忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。
DHT——分布式哈希表
DHT（Distributed Hash Table，分布式哈希表），它是一种分布式存储寻址方法的统称。就像普通的哈希表，里面保存了key与value的对应关系，一般都能根据一个key去对应到相应的节点，从而得到相对应的value。
这里随带一提，在DHT算法中，一致性哈希作为第一个实用的算法，在大多数系统中都使用了它。一致性哈希基本解决了在P2P环境中最为关键的问题 ——如何在动态的网络拓扑中分布存储和路由。每个节点仅需维护少量相邻节点的信息，并且在节点加入/退出系统时，仅有相关的少量节点参与到拓扑的维护中。至于一致性哈希的细节就不在这里详细说了，要指明的一点是，在Dynamo的数据分区方式之后，其实内部已然是一个对一致性哈希的改造了。
有了上面一章里的两个基础介绍之后，我们开始进入Dynamo的世界。
Dynamo的数据分区与作用
在Dynamo的实现中提到一个关键的东西，就是数据分区。 假设我们的数据的key的范围是0到2的64次方（不用怀疑你的数据量会超过它，正常甚至变态情况下你都是超不过的，甚至像伏地魔等其他类Dynamo系统是使用的 2的32次方），然后设置一个常数，比如说1000，将我们的key的范围分成1000份。然后再将这1000份key的范围均匀分配到所有的节点（s个节点），这样每个节点负责的分区数就是1000/s份分区。
如图2，假设我们有A、B、C三台机器，然后将我们的分区定义了12个。
图2：三个节点分12个区的数据的情况
因为数据是均匀离散到这个环上的（有人开始会认为数据的key是从1、2、3、4……这样子一直下去的，其实不是的，哈希计算出来的值，都是一个离散的结果），所以我们每个分区的数据量是大致相等的。从图2上我们可以得出，每台机器都分到了三个分区里的数据，并且因为分区是均匀的，在分区数量是相当大的时候，数据的分布会更加的均匀，与此同时，负载也被均匀地分开了（当然了，如果硬要说你的负载还是只集中在一个分区里，那就不是在这里要讨论的问题了，有可能是你的哈希函数是不是有什么样的问题了）。
为什么要进行这样的分布呢，分布的好处在于，在有新机器加入的时候，只需要替换原有分区即可，如图3所示：
图3：加入一个新的节点D的情况
同样是图2里的情况，12个分区分到ABC三个节点，图3中就是再进入了一个新的节点D，从图3上的重新分布情况可以得出，所有节点里只需要转移四分之一的数据到新来的节点即可，同时，新节点的负载也伴随分区的转移而转移了（这里的12个分区太少了，如果是1200个分区甚至是12000个分区的话，这个结论就是正确的了，12个分区只为演示用）。
从Dynamo的NRW看CAP法则
在Dynamo系统中，第一次提出来了NRW的方法。
N：复制的次数；
R：读数据的最小节点数；
W：写成功的最小分区数。
这三个数的具体作用是用来灵活地调整Dynamo系统的可用性与一致性。
举个例子来说，如果R=1的话，表示最少只需要去一个节点读数据即可，读到即返回，这时是可用性是很高的，但并不能保证数据的一致性，如果说W同时为1的 话，那可用性更新是最高的一种情况，但这时完全不能保障数据的一致性，因为在可供复制的N个节点里，只需要写成功一次就返回了，也就意味着，有可能在读的这一次并没有真正读到需要的数据（一致性相当的不好）。如果W=R=N=3的话，也就是说，每次写的时候，都保证所有要复制的点都写成功，读的时候也是都读到，这样子读出来的数据一定是正确的，但是其性能大打折扣，也就是说，数据的一致性非常的高，但系统的可用性却非常低了。如果R + W ＞ N能够保证我们“读我们所写”，Dynamo推荐使用322的组合。
Dynamo系统的数据分区让整个网络的可扩展性其实是一个固定值（你分了多少区，实际上网络里扩展节点的上限就是这个数），通过NRW来达到另外两个方 向上的调整。
Dynamo的一些增加可用性的补救
针对一些经常可能出现的问题，Dynamo还提供了一些解决的方法。
第一个是hinted handoff数据的加入：在一个节点出现临时性故障时，数据会自动进入列表中的下一个节点进行写操作，并标记为handoff数据，在收到通知需要原节点恢复时重新把数据推回去。这能使系统的写入成功大大提升。
第二个是向量时钟来做版本控制：用一个向量（比如说[a,1]表示这个数据在a节点第一次写入）来标记数据的版本，这样在有版本冲突的时候，可以追溯到出现问题的地方。这可以使数据的最终一致成为可能。（Cassandra未用vector clock，而只用client timestamps也达到了同样效果。）
第三个是Merkle tree来提速数据变动时的查找：使用Merkle tree为数据建立索引，只要任意数据有变动，都将快速反馈出来。
第四个是Gossip协议：一种通讯协议，目标是让节点与节点之间通信，省略中心节点的存在，使网络达到去中心化。提高系统的可用性。