Dynamo的意思是發(fā)電機，顧名思義，這一整套的方案都像發(fā)電機一樣，源源不斷地提供服務(wù)，永不間斷。以下內(nèi)容看上去有點教條，但基本上如果你要理解原理，這每一項都是必須知道的。
圖一：CAP原則當(dāng)年的PPT
Consistency（一致性）：即數(shù)據(jù)一致性，簡單的說，就是數(shù)據(jù)復(fù)制到了N臺機器，如果有更新，要N機器的數(shù)據(jù)是一起更新的。
Availability（可用性）：好的響應(yīng)性能，此項意思主要就是速度。
Partition tolerance（分區(qū)容錯性）：這里是說好的分區(qū)方法，體現(xiàn)具體一點，簡單地可理解為是節(jié)點的可擴展性。
定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。
忠告：架構(gòu)師不要將精力浪費在如何設(shè)計能滿足三者的完美分布式系統(tǒng)，而是應(yīng)該進行取舍。
DHT（Distributed Hash Table，分布式哈希表），它是一種分布式存儲尋址方法的統(tǒng)稱。就像普通的哈希表，里面保存了key與value的對應(yīng)關(guān)系，一般都能根據(jù)一個key去對應(yīng)到相應(yīng)的節(jié)點，從而得到相對應(yīng)的value。
這里隨帶一提，在DHT算法中，一致性哈希作為第一個實用的算法，在大多數(shù)系統(tǒng)中都使用了它。一致性哈?；窘鉀Q了在P2P環(huán)境中最為關(guān)鍵的問題 ——如何在動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓撲中分布存儲和路由。每個節(jié)點僅需維護少量相鄰節(jié)點的信息，并且在節(jié)點加入/退出系統(tǒng)時，僅有相關(guān)的少量節(jié)點參與到拓撲的維護中。至于一致性哈希的細節(jié)就不在這里詳細說了，要指明的一點是，在Dynamo的數(shù)據(jù)分區(qū)方式之后，其實內(nèi)部已然是一個對一致性哈希的改造了。
有了上面一章里的兩個基礎(chǔ)介紹之后，我們開始進入Dynamo的世界。
在Dynamo的實現(xiàn)中提到一個關(guān)鍵的東西，就是數(shù)據(jù)分區(qū)。 假設(shè)我們的數(shù)據(jù)的key的范圍是0到2的64次方（不用懷疑你的數(shù)據(jù)量會超過它，正常甚至變態(tài)情況下你都是超不過的，甚至像伏地魔等其他類Dynamo系統(tǒng)是使用的 2的32次方），然后設(shè)置一個常數(shù)，比如說1000，將我們的key的范圍分成1000份。然后再將這1000份key的范圍均勻分配到所有的節(jié)點（s個節(jié)點），這樣每個節(jié)點負責(zé)的分區(qū)數(shù)就是1000/s份分區(qū)。
圖二：三個節(jié)點分12個區(qū)的數(shù)據(jù)的情況
因為數(shù)據(jù)是均勻離散到這個環(huán)上的（有人開始會認為數(shù)據(jù)的key是從1、2、3、4……這樣子一直下去的，其實不是的，哈希計算出來的值，都是一個離散的結(jié)果），所以我們每個分區(qū)的數(shù)據(jù)量是大致相等的。從圖上我們可以得出，每臺機器都分到了三個分區(qū)里的數(shù)據(jù)，并且因為分區(qū)是均勻的，在分區(qū)數(shù)量是相當(dāng)大的時候，數(shù)據(jù)的分布會更加的均勻，與此同時，負載也被均勻地分開了（當(dāng)然了，如果硬要說你的負載還是只集中在一個分區(qū)里，那就不是在這里要討論的問題了，有可能是你的哈希函數(shù)是不是有什么樣的問題了）。
圖三：加入一個新的節(jié)點D的情況
同樣是圖二里的情況，12個分區(qū)分到ABC三個節(jié)點，圖三中就是再進入了一個新的節(jié)點D，從圖上的重新分布情況可以得出，所有節(jié)點里只需要轉(zhuǎn)移四分之一的數(shù)據(jù)到新來的節(jié)點即可，同時，新節(jié)點的負載也伴隨分區(qū)的轉(zhuǎn)移而轉(zhuǎn)移了（這里的12個分區(qū)太少了，如果是1200個分區(qū)甚至是12000個分區(qū)的話，這個結(jié)論就是正確的了，12個分區(qū)只為演示用）。
在Dynamo系統(tǒng)中，第一次提出來了NRW的方法。
N：復(fù)制的次數(shù)；
R：讀數(shù)據(jù)的最小節(jié)點數(shù)；
W：寫成功的最小分區(qū)數(shù)。
這三個數(shù)的具體作用是用來靈活地調(diào)整Dynamo系統(tǒng)的可用性與一致性。
舉個例子來說，如果R=1的話，表示最少只需要去一個節(jié)點讀數(shù)據(jù)即可，讀到即返回，這時是可用性是很高的，但并不能保證數(shù)據(jù)的一致性，如果說W同時為1的 話，那可用性更新是最高的一種情況，但這時完全不能保障數(shù)據(jù)的一致性，因為在可供復(fù)制的N個節(jié)點里，只需要寫成功一次就返回了，也就意味著，有可能在讀的這一次并沒有真正讀到需要的數(shù)據(jù)（一致性相當(dāng)?shù)牟缓茫?。如果W=R=N=3的話，也就是說，每次寫的時候，都保證所有要復(fù)制的點都寫成功，讀的時候也是都讀到，這樣子讀出來的數(shù)據(jù)一定是正確的，但是其性能大打折扣，也就是說，數(shù)據(jù)的一致性非常的高，但系統(tǒng)的可用性卻非常低了。如果R + W > N能夠保證我們“讀我們所寫”，Dynamo推薦使用322的組合。
Dynamo系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分區(qū)讓整個網(wǎng)絡(luò)的可擴展性其實是一個固定值（你分了多少區(qū)，實際上網(wǎng)絡(luò)里擴展節(jié)點的上限就是這個數(shù)），通過NRW來達到另外兩個方 向上的調(diào)整。
針對一些經(jīng)常可能出現(xiàn)的問題，Dynamo還提供了一些解決的方法。
第一個是hinted handoff數(shù)據(jù)的加入：在一個節(jié)點出現(xiàn)臨時性故障時，數(shù)據(jù)會自動進入列表中的下一個節(jié)點進行寫操作，并標記為handoff數(shù)據(jù)，在收到通知需要原節(jié)點恢復(fù)時重新把數(shù)據(jù)推回去。這能使系統(tǒng)的寫入成功大大提升。
第二個是向量時鐘來做版本控制：用一個向量（比如說[a,1]表示這個數(shù)據(jù)在a節(jié)點第一次寫入）來標記數(shù)據(jù)的版本，這樣在有版本沖突的時候，可以追溯到出現(xiàn)問題的地方。這可以使數(shù)據(jù)的最終一致成為可能。（Cassandra未用vector clock，而只用client timestamps也達到了同樣效果。）
第三個是Merkle tree來提速數(shù)據(jù)變動時的查找：使用Merkle tree為數(shù)據(jù)建立索引，只要任意數(shù)據(jù)有變動，都將快速反饋出來。
第四個是Gossip協(xié)議：一種通訊協(xié)議，目標是讓節(jié)點與節(jié)點之間通信，省略中心節(jié)點的存在，使網(wǎng)絡(luò)達到去中心化。提高系統(tǒng)的可用性。
Dynamo的理論對CAP原則里的可擴展性做到了很方便的實現(xiàn)，通過創(chuàng)造性的NRW來平衡系統(tǒng)的可用性和一致性，增加了系統(tǒng)在實際情況下遇到問題的可選擇方案。可以相像，在NoSQL的道路上，這只是個開端，在分布式計算的道路上，已經(jīng)是MapReduce之后的再次革命。
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