大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存储性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专用的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难．实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。
（2）系统弹性扩展技术
在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。
（3）存储层级内的优化技术
构建存储系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此存储系统通常采用多层不同性价比的存储器件组成存储层次结构。大数据的规模大，因此构建高效合理的存储层次结构，可以在保证系统性能的前提下，降低系统能耗和构建成本，利用数据访问局部性原理．可以从两个方面对存储层次结构进行优化。从提高性能的角度，可以通过分析应用特征，识别热点数据并对其进行缓存或预取，通过高效的缓存预取算法和合理的缓存容量配比，以提高访问性能。从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，可以在小幅牺牲系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。
（4）针对应用和负载的存储优化技术
传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是最能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到最佳性能。这类优化技术在谷歌、FaceBook等互联网公司的内部存储系统上，管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。
3、考虑因素
-
一致性
-
可用性
-
分区容错性
三、分布式搜索引擎
分布式搜索引擎是根据地域、主题、IP地址及其它的划分标准，将全网分成若干个自治区域，在每个自治区域内设立一个检索服务器。
四、应用级容灾
应用级容灾即应用级容灾备份，是指在本地或异地建立一套完整的与本地生产系统相当的备份应用系统。在本地数据出现灾难时，备份中心可以接管本地生产系统的业务，并在本地生产系统正常使用后，恢复100%数据，保证恢复数据可用。
五、系统动态扩容
当用户量越来越大，则集群中某个group总会到达其极限，这时就得扩展集群的容量了。
1、FastDFS的扩容分为对group纵向扩容和横向扩容
（1）纵向扩容 指在同一个group组中增加服务器，实现数据冗余，数据备份。同一个group中最大容量取决于最小的storage的存储容量。因此如果还想继续使用此group，则需要对此group对应的所有服务器挂载同样容量的磁盘，指定store_path1……，但这样做的话成本相当的高，不推荐。
（2）横向扩容是通过集群实现，指新增一个group，增加整个FastDFS的存储空间。fastDFS的存储空间指的是所有group加起来的存储容量。
第二章 分布式架构设计原则
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一、主流架构模型-SOA架构和微服务架构
微服务与SOA架构
二、领域驱动设计及业务驱动划分DDD
领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD ）是由Eric Evans最先提出，目的是对软件所涉及到的领域进行建模，以应对系统规模过大时引起的软件复杂性的问题。整个过程大概是这样的，开发团队和领域专家一起通过 通用语言(Ubiquitous Language)去理解和消化领域知识，从领域知识中提取和划分为一个一个的子领域（核心子域，通用子域，支撑子域），并在子领域上建立模型，再重复以上步骤，这样周而复始，构建出一套符合当前领域的模型。与现在的分布式、微服务相比，绝对是即将步入中年的“老家伙”了。直到近些年微服务理论被提出、被互联网行业广泛使用，人们似乎又重新发现了领域驱动设计的价值。所以看起来也确实是因为微服务，领域驱动设计才迎来了第二春。
1、什么是领域/子领域(Domain/Subdomain)
领域是与某个特定问题相关的知识和行为。比如支付平台就属于特定的领域，只要是这个领域，都会有账户、会记、收款、付款、风控等核心环节。所以，同一个领域的系统都具有相同的核心业务，他们要解决的问题的本质是一致的。一个领域本质上可以理解为就是一个问题域，只要是同一个领域，那问题域就相同。所以，只要我们确定了系统所属的领域，那这个系统的核心业务，即要解决的关键问题、问题的范围边界就基本确定了。
在日常开发中，我们通常会将一个大型的软件系统拆分成若干个子系统。这种划分有可能是基于架构方面的考虑，也有可能是基于基础设施的。在DDD中，我们对系统的划分是基于领域(基于业务)的。比如上文提到支付平台是一个领域，而账户、会记、收款、付款等则为子领域。一个领域由众多子领域聚集而形成。
2、设计（Design）和驱动（Driven）
DDD中的设计主要指领域模型的设计。DDD是一种基于模型驱动开发的软件开发思想，强调领域模型是整个系统的核心，领域模型也是整个平台的核心价值。每一个领域都有一个对应的领域模型，领域模型能够很好的解决负责的业务问题。所以领域模型的设计和架构设计同等重要。
DDD中，总是以领域为边界，分析领域中的核心问题。然后设计对应的领域模型，通过领域模型驱动代码的实现。而数据库设计、持久化设计这些都不是DDD的核心，属于外围的东西。与数据库驱动开发的思路形成对比，驱动中需要记住两个原则：领域驱动领域模型设计，领域模型驱动代码实现。
3、领域驱动设计中的领域模型
回想日常的开发过程，日常建表，然后写CRUD，因此也有一句很真实的话“面试造火箭，工作拧螺丝”。其根本原因在于表驱动思想，而不是领域驱动设计。
前者是能增加数据库的表数量，而后者才能形成长期的、具有业务意义的模型，这样的系统生命力才更加长久。我们也才能用工程的方法来编码，从编码转身为业务领域的开发专家。有很多关于领域驱动设计的论述中都未明确我们如何得到“领域”，只有合理的领域模型才能有效驱动设计开发。所以建好领域模型是关键，对于领域模型的思考与技术框架升级同样重要。
4、从分层架构到六边形架构
【Spring Cloud 2】软件架构设计
三、如何DDD
1、界限上下文
领域中还同时存在问题空间（problem space）和解决方案空间(solution space）。在问题空间中，我们思考的是业务所面临的挑战，而在解决方案空间中，我们思考如何实现软件以解决这些业务挑战。
-
问题空间是领域的一部分，对问题空间的开发将产生一个新的核心域。对问题空间的评估应该同时考虑已有子域和额外所需子域。因此，问题空间是核心域和其他子域的组合。问题空间中的子域通常随着项目的不同而不同，他们各自关注于当前的业务问题，这使得子域对于问题空间的评估非常有用。子域允许我们快速地浏览领域中的各个方面，这些方面对于解决特定的问题是必要的。
-
解决方案空间包含一个或多个界限上下文，即一组特定的软件模型。这是因为界限上下文是一个特定的解决方案，用以解决问题。
通常，我们希望将子域一对一地对应到限界上下文。这种做法显式地将领域模型分离到不同的业务板块中，并将问题空间和解决方案空间融合在一起。
但是在实践中，这种做法并不总是可能的，想像一下，谁没有维护过“毛线团”系统，现在我们就要借助界限上下文来安全的、合理的、快速的理顺这堆交织不清的关系。
电子商务系统是个典型的“大线团”，我们按照经验将其在逻辑上拆解为：产品目录子域、订单子域、发票子域，当然你也可以拆解出更多的子域，甚至将产品目录子域继续向下分解为类目子域、商品子域（虚线是逻辑子域）。另外还有一个专门用于库存管理的库存系统、以及用于销售预测的预测系统。
电商系统里面也存在物流相关的业务逻辑，同时物流又不可避免的作用于库存逻辑之上。而往往最难以把握的就是这部分相交的地方，这才是实际的项目场景，我们通常做法是将其归并为一个新的履约系统，作为一个支撑子域去辅助主要的电商系统。
当然，随着业务不断发展，我们的履约模式（比如支持同城当日达、商家仓储发货、电商集货仓发货、退货等等）、库存类型（调拨库存、越库操作、临期库存、残次库存等等）越来越复杂，我们考虑将其再向下分解为履约系统2.0、库存系统2.0。
核心就是我们可以在概念上使用多个子域来分解较大的界限上下文，也可以将多个分散的界限上下文包含在同一个新的子域当中，最终做到“子域和界限上下文一一对应”。我个人觉得，这个过程是最考验内功心法的地方。
上面我们已经说了会拆解出来新的子域，目的使“整洁干净”的界限上下文能够一对一的解决这个子域对应的问题空间，但是随着拆解就必然导致“关联关系”。因为要解决问题空间，必须使用对应的子域，你可以把它拆解出去，但是它始终存在于依赖网中。
我们通用的做法是在相交的地方，定义接口。由支撑的界限上下文去实现，可以做到支撑上下文的插拔式切换。这里仍然是我们强调的“依赖抽象”“解耦”。
2、Repository
“对于每种需要进行全局访问的对象，我们都应该创建另一个对象来作为这些对象的提供方，就像是在内存中访问这些对象的集合一样。为这些对象创建一个全局接口以供客户端访问。为这些对象创建添加和删除方法……
此外，我们还应该提供能够按照某种指定条件来查询这些对象的方法……只为聚合创建资源库”引用自《领域驱动设计》。大家和我的疑问一样，Repository是什么？DAO与Repository什么区别？为什么需要Repository？
首先，Repository是一个独立的层，介于领域层与数据映射层之间。
它的存在让领域层感觉不到数据访问层的存在，它提供一个类似集合的接口提供给领域层进行领域对象的访问。Repository 是仓库管理员，领域层需要什么东西只需告诉仓库管理员，由仓库管理员把东西拿给它，并不需要知道东西实际放在哪。其核心还是“解耦”，所以我们应该明确领域层只应该使用Repository获取对象。
接下来，看看DAO与Repository什么区别。
我的理解是这样，你可以将Repository当做dao来看待，但是请注意一点，在设计Repository时，我们采用面向集合的方式，而不是面向数据访问的方式。这有助于你将自己的领域当做模型来看待，而不是CRUD操作；Repository是面向领域的，Repository定义的目的不是DB驱动的，Repository管理的数据的最小粒度是聚合根，这两点和dao有很大不同。
通常我们建议把Repository定义为一个集合并且只提供类似集合的接口，比如add、remove，get这种操作。一言以蔽之，我们要用集合的思想来操作聚合根，而不是传动的面向DB的CRUD方法。
**最****后来看看为什么需要Repository，我理解还是“解耦”。**当我们把Repository想象成一个资源库，也不关心背后的持久化，这些也不是DDD该思考的东西，我们可以用mysql来实现，也可以用MongoDB，甚至是Redis。尤其是当我们在更换底层存储的时候，领域层以及相关的服务并无任何影响。
3、DDD与微服务的关系
那么微服务和DDD是什么关系呢？其实在2015年的一次演讲中，DDD的提出者Eric Evans表达了对微服务技术的热爱与支持，认为微服务是让DDD落地的好工具。因为DDD和微服务其本质是降低软件项目的复杂性，而DDD是一种设计理念/设计方法，DDD需要有强制性的原则做保障，否则不同的领域对象终究会混在一起。而微服务本身的一些限制，以及大家都能理解微服务的实施前提和首要条件，会在实现上给DDD增加了一些原则限制。DDD和微服务的不一定要同时使用落地，但是如果将DDD和微服务结合一起，效果是非常不错的。
四、分布式架构的基本理论CAP、base以及其应用
1、CAP
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。
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一致性C：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。
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可用性A：保证每个请求不管成功或失败都应该有响应。
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分区容忍性P：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。如果在某个分布式系统中数据无副本， 那么系统必然满足强一致性条件， 因为只有独一数据，不会出现数据不一致的情况，此时C和P两要素具备，但是如果系统发生了网络分区状况或者宕机，必然导致某些数据不可以访问，此时可用性条件就不能被满足，即在此情况下获得了CP系统，但是CAP不可同时满足。
小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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