GFS（Google File System，谷歌文件系统）----（1）读写一致性

GFS副本控制协议--中心化副本控制协议

对于副本集的更新操作有一个中心节点来协调管理，将分布式的并发操作转化为单点的并发操作，从而保证副本集内各节点的一致性。在GFS中，中心节点称之为Primary，非中心节点成为Secondary。中心节点是GFS Master通过lease（租约？）选举的。

 

数据冗余的颗粒度

GFS中，数据的冗余是以Chunk为基本单位的，而不是文件或者机器。

上图中，o p q即为数据段，相比以机器为粒度的副本，以数据段为独立的副本机制，虽然维护的元数据更多一些，但系统伸缩性更好，故障恢复更迅速，资源利用率更均匀。

 

数据写入过程：

step1 Client向master请求Chunk的副本信息，以及哪个副本（Replica）是Primary

step2 maste回复client，client缓存这些信息在本地

step2 client将数据（Data）链式推送到所有副本

step4 Client通知Primary提交

step5 primary在自己成功提交后，通知所有Secondary提交

step6 Secondary向Primary回复提交结果

step7 primary回复client提交结果

优势：最大化利用每个机器的网络带宽，避免网络瓶颈和高延迟连接，最小化推送延迟。GFS使用TCP流式传输数据，以最小化延迟。一旦chunkserver收到数据，即立刻开始推送，即一个replica不用收到完整的数据再发往下一个replica。

 

副本的一致性保证：

　　这里有两个术语：consistent， defined

　　consistent：对于文件区域A，如果所有客户端从任何副本上读到的数据都是相同的，那A就是一致的。

　　defined：如果A是一致的，并且客户端可以看到变异（mutation）写入的完整数据，那A就是defined，即结果是可预期的。

将异常抛给程序处理。GFS提供的一致性保证称之为“relaxed consistency”，relaxed是指，系统在某些情况下是不保证一致性，比如读取到尚未完全写完的数据（数据库中的Dirty Read）；比如上面提到的padding（可以使用checksum机制解决）；比如上面提到的重复的append数据（读取数据的应用自行保证幂等性）。在这些异常情况下，GFS是不保证一致性的，需要应用程序来处理。