前言

这段时间一直在读一本书《大规模分布式系统架构与设计实战》，这是淘宝千峰老师的作品，是从程序员到首席架构师十多年职业生涯的实战经验总结。

这本书其实是围绕着Fourinone在讲分布式，并非分布式理论，所以只适用于想研究Fourinone的人，应用实践挺详细。Fourinone是为了解决Hadoop的不足，所以也会有很多相似之处，想研究hadoop的可以借鉴一下思路。最后一单在调度这块比较详细，适用于研究分布式调度的人阅读。我是吧这本书作为我走向分布式的启蒙老师的。

fourinone是一个分布式框架，它主要就是一种“包工头-职介所-工人”的结构，下面我们来说书中的一个例子，使用“并行计算实现上亿排序”。
对于上百G甚至上T的数据，这种数据量是巨大的，通常这些数据也无法在一台计算机上保存，这就使得数据本身就会分布在多个计算机上，即分布式存储。

现在假设我们有50G的无序数据等待排序，这50G的数据都是10万以内的数据。

当使用分布式计算时，首先我们获得10台计算机，这样每台计算机上有5G的数据，由于现在有10台计算机，因此我们考虑可以将所有的数据分成10组（正好对应10台计算机，第一台保存010000，第二台保存1000020000，。。。，第十台保存90000~100000），然后每个计算机对自己的一组数据进行排序，但这样我们需要在分布式系统中有许多次的交互，因此我们想到可以想让每台计算机将自己的数据分成10组，然后再将对应的组发到对应的计算机上，这样，10台计算机之间有很好的并行性。

因此，最终我们的做法是“先在每台计算机上对数据进行分组，然后将数据合并到他们应该待得计算机上（比如每台计算机的第三组合并到第3台计算机上），最后，每台计算机上对自己的数据进行排序”，这样就实现了大规模数据的排序。当然对于分组时还可以行进行。

其中系统讲解构建大规模分布式系统的核心技术与实现方法，包含开源的Fourinone系统的设计与实现过程，手把手教你掌握分布式技术。通过学习这个系统的实现方法与相关的理论，可快速掌握分布式系统的理论并设计自己的分布式系统。

因为内容实在是太多了，所以小编只把部分知识点截图出来粗略的介绍了一下，每个小节都有更多细化的内容，希望大家能够学到知识。

本篇一共分为七个大章节，大家从头开始阅读就可以了。

第1章，概述

在概述分布式核心技术之前，我们有必要先概括阐述一-下分布式计算、并行计算、云计算等相关概念，以及市场上流行的相关技术产品，如Hadoop生态体系，然后再结合背景引出我们为什么要归纳出一个轻量级的分布式框架。本章为后续章节的背景。本章意在使读者对分布式技术话题的前因后果先有所了解。

由于只是概述，我们对涉及的分布式计算概念和Hadoop生态体系只是蜻蜓点水地带过，目的仅是让读者了解到这些内容大致是什么。

第2章，分布式并行计算的原理与实践

本章首先讲述分布式并行计算的各种设计模式和原理机制，并进一步说明Fourinone与市场上其他并行计算产品和技术的区别，最后手把手演示大量并行计算案例。

本章讲述的分布式并行计算思想、模式、技巧、实现，与编程语言无关，读者可以用多台计算机来尝试编程。

第3章，分布式协调的实现

分布式协调是分布式应用中不可缺少的，通常会设立专门的协调者角色，即将多机协调的职责从分布式应用中独立出来，以减少系统的耦合性和增强可扩展性。Apache的ZooKeeper、Google的Chubby都是分布式协调的实现者。Fourinone实际上可以单独当做ZooKeeper用，它使用最少的代码实现了ZooKeeper 的所有功能，并且力图做到功能更强、使用更简洁。

本章会从设计角度讲述分布式协调系统的实现原理，包括归纳出的API介绍，权限机制介绍，并详细阐述了在领导者选举机制上和Paxos算法的区别，最后再结合实践中的统一配置和集群管理等应用讲解demo,让读者有更直观的体会。

第4章，分布式缓存的实现

本章讲述小型缓存、大型分布式缓存的原理和实现机制，并且讲述经典的一致哈希算法原理，以及改进的基于日期key取模和分组算法去做集群负载均衡和扩容，最后讲述一个分布式Session的实现案例，以及相关的配置属性。

第5章，消息队列的实现

本章讲述了中间件和消息队列(MQ)的发展史JMS规范定义的发送/接收、主题订阅两种经典消息服务模式的机制原理，并详细举例说明如何在Fourinone中实现这两种经典模式。

第6章，分布式文件系统的实现

本章讲述如何使用FTTP去实现一个分布式文件系统，包括FTTP的架构原理和远程文件各种方式的访问和操作，以及整型数据处理等，包含了每一一步的具体操作，可帮助入门的读者快速上手。

在FTTP中通过FttpAdapter和FileAdapter实现文件I0的支持。其中，FttpAdapter 提供对远程文件的操作，FileAdapter 提供对本地文件的操作，两者的API和使用相似，这里主要说明FttpAdapter。

第7章，分布式作业调度平台的实现

在前面第2章介绍的分布式并行计算原理中，我们看到可以将工头工人程序部署到不同的机器_上运行，然后完成计算。但是，.当这样的并行计算应用非常多，而我们的机器数量有限时，我们需要排队依次来使用机器，第一个并行计算应用跑完了，再跑第二个应用，如果第一个并行计算应用只占部分机器，那么可以考虑同时跑第二个应用....这就涉及建立-个作业调度平台去完成。

我们知道Hadoop本身包含了作业调度的部分，按照Hadoop开发规范，开发好一个作业，打包后，Hadoop 会分发到相应的机器上去运行，但是实际上这仅仅是-种任务调度层面的实现，我们还需要资源层面的调度，比如对CPU、内存、带宽等的分配和管理。

本章会讲述调度平台的设计和实现，包括任务调度和资源调度的实现机制，各种资源调度算法，并以MPI调度器的为例讲述一个完整Demo,最后再讲述市场上常用的调度实现和框架，比如Torque、Mesos、Yarn 等。