高并发服务端分布式系统设计概要（中）
上篇（链接）我们完成了在此分布式系统中，一个group的设计。那么接下来，我们设计系统的其他部分。如前文所述，我们的业务及其数据以group为单位，显然在此系统中将存在many many的groups（别告诉我你的网站总共有一个业务，像我们的“山推”，那业务是一堆一堆地），那么由谁来管理这些groups呢？由Web过来的请求，又将如何到达指定的group，并由该group处理它的请求呢？这就是我们要讨论的问题。
我们引入了一个新的角色——Global Master，顾名思义，它是管理全局的一个节点，它主要完成如下工作：（1）管理系统全局配置，发送全局控制信息；（2）监控各个group的工作状态，提供心跳服务，若发现宕机，通知该group发起分布式选举产生新的Group Master；（3）处理Client端首次到达的请求，找出负责处理该请求的group并将此group的信息（location）返回，则来自同一个前端请求源的该类业务请求自第二次起不需要再向Global Master查询group信息（缓存机制）；（4）保持和Global Slave的强一致性同步，保持自身健康状态并向全局的“心跳”服务验证自身的状态。
现在我们结合图来逐条解释上述工作，显然，这个系统的完整轮廓已经初现。
首先要明确，不管我们的系统如何“分布式”，总之会有至少一个最主要的节点，术语可称为primary node，如图所示，我们的系统中，这个节点叫Global Master，也许读过GFS + Bigtable论文的同学知道，在GFS + Bigtable里，这样的节点叫Config Master，虽然名称不一样，但所做的事情却差不多。这个主要的Global Master可认为是系统状态健康的标志之一，只要它在正常工作，那么基本可以保证整个系统的状态是基本正常的（什么？group或其他结点会不正常不工作？前面已经说过，group内会通过“分布式选举”来保证自己组内的正常工作状态，不要告诉我group内所有机器都挂掉了，那个概率我想要忽略它），假如Global Master不正常了，挂掉了，怎么办？显然，图中的Global Slave就派上用场了，在我们设计的这个“山推”系统中，至少有一个Global Slave，和Global Master保持“强一致性”的完全同步，当然，如果有不止一个Global Slave，它们也都和Global Master保持强一致性完全同步，这样有个好处，假如Global Master挂掉，不用停写服务，不用进行分布式选举，更不会读服务，随便找一个Global Slave顶替Global Master工作即可。这就是强一致性最大的好处。那么有的同学就会问，为什么我们之前的group，不能这么搞，非要搞什么最终一致性，搞什么分布式选举（Paxos协议属于既难理解又难实现的坑爹一族）呢？我告诉你，还是压力，压力。我们的系统是面向日均千万级PV以上的网站（“山推”嘛，推特是亿级PV，我们千万级也不过分吧），但系统的压力主要在哪呢？细心的同学就会发现，系统的压力并不在Global Master，更不会在Global Slave，因为他们根本不提供数据的读写服务！是的，系统的压力正是在各个group，所以group的设计才是最关键的。同时，细心的同学也发现了，由于Global Master存放的是各个group的信息和状态，而不是用户存取的数据，所以它更新较少，也不能认为读>>写，这是不成立的，所以，Global Slave和Global Master保持强一致性完全同步，正是最好的选择。所以我们的系统，一台Global Master和一台Global Slave，暂时可以满足需求了。
好，我们继续。现在已经了解Global Master的大概用途，那么，一个来自Client端的请求，如何到达真正的业务group去呢？在这里，Global Master将提供“首次查询”服务，即，新请求首次请求指定的group时，通过Global Master获得相应的group的信息，以后，Client将使用该信息直接尝试访问对应的group并提交请求，如果group信息已过期或是不正确，group将拒绝处理该请求并让Client重新向Global Master请求新的group信息。显然，我们的系统要求Client端缓存group的信息，避免多次重复地向Global Master查询group信息。这里其实又挖了许多烂坑等着我们去跳，首先，这样的工作模式满足基本的Ddos攻击条件，这得通过其他安全性措施来解决，避免group总是收到不正确的Client请求而拒绝为其服务；其次，当出现大量“首次”访问时，Global Master尽管只提供查询group信息的读服务，仍有可能不堪重负而挂掉，所以，这里仍有很大的优化空间，比较容易想到的就是采用DNS负载均衡，因为Global Master和其Global Slave保持完全同步，所以DNS负载均衡可以有效地解决“首次”查询时Global Master的压力问题；再者，这个工作模式要求Client端缓存由Global Master查询得到的group的信息，万一Client不缓存怎么办？呵呵，不用担心，Client端的API也是由我们设计的，之后才面向Web前端。
之后要说的，就是图中的“Global Heartbeat”，这又是个什么东西呢？可认为这是一个管理Global Master和Global Slave的节点，Global Master和各个Global Slave都不停向Global Heartbeat竞争成为Global Master，如果Global Master正常工作，定期更新其状态并延期其获得的锁，否则由Global Slave替换之，原理和group内的“心跳”一样，但不同的是，此处Global Master和Global Slave是强一致性的完全同步，不需要分布式选举。有同学可能又要问了，假如Global Heartbeat挂掉了呢？我只能告诉你，这个很不常见，因为它没有任何压力，而且挂掉了必须人工干预才能修复。在GFS + Bigtable里，这个Global Heartbeat叫做Lock Service。
中篇就写到这里吧。下篇（链接）将给出完整的系统设计并完结。