非集中式結構
什么是非集中式結構？
在非集中式結構中，服務的執行和資料的存盤被分散到不同的服務器集群，服務器集群之間通過訊息傳遞進行通信和協調，非集中式結構沒有中央服務器和節點服務器之分，所有的服務器地位都是平等的，
非集中式結構解決了集中式結構中面臨的單點瓶頸和單點故障問題，提升了系統的并發度，比較適合大規模集群的管理，
本文集中描述三種典型的非集中式架構系統：
- Akka集群
- Redis集群
- Cassandra集群
Akka集群
Akka是一個開發庫和運行環境，用于構建可擴展、彈性的、快速回應的應用程式，
Akka基于Actor模型實作，Actor模型是一個封裝了狀態和行為的物件，它接收訊息并基于該訊息執行計算，Actor之間通信的唯一機制就是訊息傳遞，每個Actor都有自己的MailBox，
Actor發送的Mail資訊會存盤在接收方的MailBox中，接受黨按照mail到達的先后順序，從MailBox中提取mail訊息，并進行相應的計算處理，
Actor模型采用異步訊息呼叫機制，具有非阻塞、高性能等特點，可以用于處理并發問題，Akka集群充分利用了Actor模型的優勢，提供了一個非集中式架構的集群管理模塊，用來構建可擴展、彈性的分布式應用程式，
Akka集群中的節點分為Leader節點和非Leader節點，和非Leader節點相比，Leader節點只是增加了負責節點的加入和移出集群的功能，
對于資料同步，Akka集群采用的是誰的時間戳最新，就以誰為準的原則，Akka集群采用了Gossip協議，該協議是最終一致性協議，它的原理是每個節點周期性的從自己維護的集群節點串列中，隨機選擇k個節點，將自己存盤的資料資訊發給著k個節點，接收到該資訊的節點采用前面講的共識原則，對收到的資料和本地資料進行合并，這樣迭代幾個周期后，集群中所有節點上的資料資訊就一致了，
Akka集群在創建時，節點被分為三種型別：
- 種子節點，使用靜態組態檔方式或者系統運行時指定方式，可以生成種子節點，種子節點是普通節點加入集群的聯系點，可以自動接收新加入集群的節點的資訊，
- 首種子節點，首種子節點是組態檔中的第一個種子節點，其功能是集群第一次啟動時，首種子節點啟動起來，集群才能組建成功，保證集群第一次創建時只有一個集群，
- 普通節點，可以向種子節點或集群中的任意節點發送Join訊息，請求加入集群，
Akka集群的每個節點啟動后，讀取組態檔獲取種子節點串列，開始組建集群：
- 如果本節點是首種子節點，則把自己加入到集群串列，即以自己為中心構建集群，
- 如果本節點為種子節點，則向首種子節點請求加入集群，當首種子節點回復同意訊息后，可以加入集群，否則不可加入集群，
- 如果本節點為普通節點，則可以向任一種子節點請求加入集群，收到同意后，則加入集群，否則不可加入集群，
Redis集群
Redis是一個開源的、包含多種資料結構的高性能Key-value資料庫，主要有以下特征：
- 支持多種資料結構，
- 支持資料的持久化和備份，
- 基于記憶體運行，具有極高的性能，
Redis集群中不存在中央節點，每個節點都可以和其他節點通信，所有節點都負責存盤資料、記錄集群的狀態，客戶端可以訪問或者連接到任一節點上，
Redis集群中每個節點都存在主備，也就是說每臺服務器上都運行兩個Redis服務，分別是主備，主故障后，備升主，
在資料的分片存盤方面，Redis集群引入了”哈希槽“的概念，集群中內置了16384個哈希槽，每個節點負責一部分哈希槽，當客戶端要存盤一個資料或物件時，Redis先對key進行CRC16校驗，然后進行16384取模，來決定哈希槽的編號，從而確定存盤到哪個節點上，
Cassandra集群
Cassandra集群的架構是基于一致性哈希的完全P2P結構，沒有Master的概念，所有節點都是同樣的角色，徹底避免了因為單點問題導致的系統不穩定，Cassandra集群節點間的狀態同步，也是通過Gossip協議來進行P2P通信的，
Cassandra集群中每個節點都代表一個哈希值，每次客戶端可以向集群中的任意一個節點請求資料，接收到請求的節點將key值進行哈希操作，找出一致性哈希環上是哪個節點存盤該資料u，然后將請求轉發到相應節點上，并將查詢結果反饋回傳給客戶端，
下面是關于三種不同的非集中式架構系統的詳細比較，
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標籤：Java