GFS论文总结（下）

前言

上一篇博客中总结了gfs一部分内容，剩下的一致性模型和容错性机制在这篇博客中结束

三、Fault Tolerance

GFS的容错性主要是通过以下几个机制实现的。这部分没有什么好说的，简单记录如下。

3.1 高可用性

这部分主要包括
（1）、快速恢复：Master和Chunk服务器宕机之后都可以在数秒中恢复其状态
（2）、Chunk 复制：每个chunk多个备份
（3）、Master 服务器的复制：为了保证 Master 服务器的可靠性， Master 服务器的状态也要复制。 Master 服务器所有的操作日志和checkpoint 文件都被复制到多台机器上。

3.2 数据完整性

有关数据的完整性主要指的是GFS通过Checksum来检查保存的数据是否损坏。

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四、Consistancy Model

分布式一致性算法一直是一个非常大，非常难于理解和设计的point. GFS中的一致性模型也不例外。

GFS的一致性包括两方面内容，一个是元数据的一致性，其主要通过锁机制来实现。另一个就是副本数据之间的一致性。下面涉及的主要是后者。

从某种程度上来说，GFS使用WARO(Write-all-read-one)机制来读写副本，即如果更新所有副本成功则认为成功，一旦更新成功，则可以选取任意一个副本读取数据（刚刚写入的数据）。如果写入某个副本失败，则更新失败，副本之间即处于不一致的状态。如果这个时候client来读取的话，可能会读到不正确的数据。GFS不保证异常状态时副本的一致性，GFS系统需要上层应用通过Checksum等机制自行判断数据是否合法。

以上只是对GFS一致性机制做了一个相当笼统的介绍。要想深刻理解GFS的一致性模型，
首先要理解paper中出现的这个表。

这个博客中做了比较好的阐述。

其次要理解普通写操作和append操作在跨越chunk时造成了不一致现象，及其原因。

这个博客中解释的比较清楚。

最后，你会发现GFS在一致性上做的并不是很完美，甚至说不太好。所以后面有了代替平（HDFS）。

五、总结

设计并实现一个好的系统可能需要好几个月，甚至是好几年的时间，读一篇论文可能只需要几天，但是充分理解它，几天甚至几个星期甚至几个月都困难（尤其是在没有基础的情况下），哎，好吧，GFS，我理解的还不是很深刻。

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参考
[1]. GFS 阅读笔记
[2]. GFS一致性总结
[3]. 从 GFS 失败的架构设计来看一致性的重要性