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800-800-8009曾任职于IBM中国研究院，从事与云计算相关研究的CSDN博客专家吴朱华曾写过一篇文章《探索GooglAppEngine背后的奥秘(1--Googl核心技术》对Googl核心技术和其整体架构进行详细的分析，现转载于此，供大家学习。
本篇将主要介绍Googl十个核心技术，而且可以分为四大类：
1.分布式基础设施：GFSChubbi和ProtocolBuffer
2.分布式大规模数据处理：MapReduc和Sawzal
3.分布式数据库技术：BigTabl和数据库Shard
4.数据中心优化技术：数据中心高温化，12V电池和服务器整合。
由于搜索引擎需要处理海量的数据，所以Googl两位创始人LarriPage和SergeiBrin创业初期设计一套名为“BigFil文件系统，而GFS全称为“GooglFileSystem这套分布式文件系统则是BigFil延续。
首先，介绍它架构，GFS主要分为两类节点：
1.Master节点：主要存储与数据文件相关的元数据，而不是Chunk数据块）元数据包括一个能将64位标签映射到数据块的位置及其组成文件的表格，数据块副本位置和哪个进程正在读写特定的数据块等。还有Master节点会周期性地接收从每个Chunk节点来的更新（Heart-beat来让元数据保持最新状态。
2.Chunk节点：顾名思义，肯定用来存储Chunk数据文件通过被分割为每个默认大小为64MBChunk方式存储，而且每个Chunk有唯一一个64位标签，并且每个Chunk都会在整个分布式系统被复制多次，默认为3次。
下图就是GFS架构图：
GFS的架构图
接着，设计上，GFS主要有八个特点：
1.大文件和大数据块：数据文件的大小普遍在GB级别，而且其每个数据块默认大小为64MB这样做的好处是减少了元数据的大小，能使Master节点能够非常方便地将元数据放置在内存中以提升访问效率。
2.操作以添加为主：因为文件很少被删减或者覆盖，通常只是进行添加或者读取操作，这样能充分考虑到硬盘线性吞吐量大和随机读写慢的特点。
3.支持容错：首先，虽然当时为了设计方便，采用了单Master方案，但是整个系统会保证每个Master都会有其相对应的复制品，以便于在Master节点出现问题时进行切换。其次，Chunk层，GFS已经在设计上将节点失败视为常态，所以能非常好地处理Chunk节点失效的问题。
4.高吞吐量：虽然其单个节点的性能无论是从吞吐量还是延迟都很普通，但因为其支持上千的节点，所以总的数据吞吐量是非常惊人的
5.保护数据：首先，文件被分割成固定尺寸的数据块以便于保存，而且每个数据块都会被系统复制三份。
6.扩展能力强：因为元数据偏小，使得一个Master节点能控制上千个存数据的Chunk节点。
7.支持压缩：对于那些稍旧的文件，可以通过对它进行压缩，来节省硬盘空间，并且压缩率非常惊人，有时甚至接近90%
8.用户空间：虽然在用户空间运行在运行效率方面稍差，但是更便于开发和测试，还有能更好利用Linux自带的一些POSIXAPI
现在Googl内部至少运行着200多个GFS集群，的集群有几千台服务器，并且服务于多个Googl服务，比如 Googl搜索。但由于GFS主要为搜索而设计，所以不是很适合新的一些Googl产品，比YouTubGmail和更强调大规模索引和实时性的Caffein搜索引擎等，所以Googl已经在开发下一代GFS代号为“Colossu并且在设计方面有许多不同，比如：支持分布式 Master节点来提升高可用性并能支撑更多文件，chunk节点能支持1MB大小的chunk以支撑低延迟应用的需要。
简单的来说，Chubbi属于分布式锁服务，通过Chubbi一个分布式系统中的上千个client都能够对于某项资源进行“加锁”或者“解锁”常用于BigTabl协作工作，实现方面是通过对文件的创建操作来实现“加锁”并基于著名科学家LesliLamportPaxo算法。
ProtocolBufferGoogl内部使用一种语言中立，平台中立和可扩展的序列化结构化数据的方式，并提供javac++和python这三种语言的实现，每一种实现都包含了相应语言的编译器以及库文件，而且它一种二进制的格式，所以其速度是使用xml进行数据交换的10倍左右。主要用于两个方面：其一是RPC通信，可用于分布式应用之间或者异构环境下的通信。其二是数据存储方面，因为它自描述，而且压缩很方便，所以可用于对数据进行持久化，比如存储日志信息，并可被MapReduc程序处理。与ProtocolBuffer比较类似的产品还有FacebookThrift而且Facebook号称Thrift速度上还有一定的优势。
首先，Googl数据中心会有大规模数据需要处理，比如被网络爬虫（WebCrawler抓取的大量网页等。由于这些数据很多都是PB级别，导致处理工作不得不尽可能的并行化，而Googl为了解决这个问题，引入了MapReduc这个编程模型，MapReduc源自函数式语言，主要通过"Map映射）"和"Reduc化简）"这两个步骤来并行处理大规模的数据集。Map会先对由很多独立元素组成的逻辑列表中的每一个元素进行指定的操作，且原始列表不会被更改，会创建多个新的列表来保存Map处理结果。也就意味着，Map操作是高度并行的当Map工作完成之后，系统会先对新生成的多个列表进行清理（Shuffl和排序，之后会这些新创建的列表进行Reduc操作，也就是对一个列表中的元素根据Kei值进行适当的合并。
下图为MapReduc运行机制：
MapReduce的运行机制
接下来，将根据上图来举一个MapReduc例子：比如，通过搜索Spider将海量的Web页面抓取到本地的GFS集群中，然后Index系统将会对这个GFS集群中多个数据Chunk进行平行的Map处理，生成多个Kei为URLvalu为html页面的键值对（Key-ValuMap接着系统会对这些刚生成的键值对进行Shuffl清理）之后系统会通过Reduc操作来根据相同的kei值（也就是URL合并这些键值对。
最后，通过MapReduc这么简单的编程模型，不仅能用于处理大规模数据，而且能将很多繁琐的细节隐藏起来，比如自动并行化，负载均衡和机器宕机处理等，这样将极大地简化程序员的开发工作。MapReduc可用于包括“分布grep分布排序，web访问日志分析，反向索引构建，文档聚类，机器学习，基于统计的机器翻译，生成Googl整个搜索的索引“等大规模数据处理工作。Yahoo也推出MapReduc开源版本Hadoop而且Hadoop业界也已经被大规模使用。
Sawzal可以被认为是构建在MapReduc之上的采用类似Java语法的DSLDomain-SpecifLanguag也可以认为它分布式的AWK主要用于对大规模分布式数据进行筛选和聚合等高级数据处理操作，实现方面，通过解释器将其转化为相对应的MapReduc任务。除了GooglSawzal之外，yahoo推出了相似的Pig语言，但其语法类似于SQL
由于在Googl数据中心存储PB级以上的非关系型数据时候，比如网页和地理数据等，为了更好地存储和利用这些数据，Googl开发了一套数据库系统，名为“BigTablBigTabl不是一个关系型的数据库，也不支持关联（join等高级SQL操作，取而代之的多级映射的数据结构，并是一种面向大规模处理、容错性强的自我管理系统，拥有TB级的内存和PB级的存储能力，使用结构化的文件来存储数据，并每秒可以处理数百万的读写操作。
什么是多级映射的数据结构呢？就是一个稀疏的多维的排序的Map每个Cell由行关键字，列关键字和时间戳三维定位．Cell内容是一个不解释的字符串，比如下表存储每个网站的内容与被其他网站的反向连接的文本。反向的URLcom.cnn.www这行的关键字；content列存储网页内容，每个内容有一个时间戳，因为有两个反向连接，所以archorColumnFamili有两列：anchor:cnnsi.com和anchhor:my.look.caColumnFamili这个概念，使得表可以轻松地横向扩展。
下面是具体的数据模型图：
BigTable数据模型图
结构上，首先，BigTabl基于GFS分布式文件系统和Chubbi分布式锁服务。其次BigTabl也分为两部分：其一是Master节点，用来处理元数据相关的操作并支持负载均衡。其二是tablet节点，主要用于存储数据库的分片tablet并提供相应的数据访问，同时tablet基于名为SSTabl格式，对压缩有很好的支持。
BigTable架构图
BigTabl正在为Googl六十多种产品和项目提供存储和获取结构化数据的支撑平台，其中包括有GooglPrintOrkutGooglMapGooglEarth和Blogger等，而且Googl至少运行着500个BigTabl集群。
随着Googl内部服务对需求的不断提高和技术的不断地发展，导致原先的BigTabl已经无法满足用户的需求，而 Googl也正在开发下一代BigTabl名为“Spanner扳手）主要有下面这些BigTabl所无法支持的特性：
1.支持多种数据结构，比如tablfamiligroup和coprocessor等。
2.基于分层目录和行的细粒度的复制和权限管理。
3.支持跨数据中心的强一致性和弱一致性控制。
4.基于Paxo算法的强一致性副本同步，并支持分布式事务。
5.提供许多自动化操作。
6.强大的扩展能力，能支持百万台服务器级别的集群。
7.用户可以自定义诸如延迟和复制次数等重要参数以适应不同的需求。
Shard就是分片的意思，虽然非关系型数据库比如BigTablGoogl世界中占有非常重要的地位，但是面对传统OLTP应用，比如广告系统，Googl还是采用传统的关系型数据库技术，也就是MySQL同时由于Googl所需要面对流量非常巨大，所以Googl数据库层采用了分片（Shard水平扩展（ScaleOut解决方案，分片是传统垂直扩展（ScaleUp分区模式上的一种提升，主要通过时间，范围和面向服务等方式来将一个大型的数据库分成多片，并且这些数据片可以跨越多个数据库和服务器来实现水平扩展。
Googl整套数据库分片技术主要有下面这些优点：
1.扩展性强：Googl生产环境中，已经有支持上千台服务器的MySQL分片集群。
2.吞吐量惊人：通过巨大的MySQL分片集群能满足巨量的查询请求。
3.全球备份：不仅在一个数据中心还是全球的范围，Googl都会对MySQL分片数据进行备份，这样不仅能保护数据，而且方便扩展。
实现方面，主要可分为两块：其一是MySQLInnoDB基础上添加了数据库分片的技术。其二是ORM层的Hibern基础上也添加了相关的分片技术，并支持虚拟分片（VirtualShard来便于开发和管理。同时Googl也已经将这两方面的代码提交给相关组织。
大中型数据中心的PUEPowerUsageEffectiv普遍在2左右，也就是服务器等计算设备上耗1度电，空调等辅助设备上也要消耗一度电。对一些非常出色的数据中心，最多也就能达到1.7但是Googl通过一些有效的设计使部分数据中心到达了业界领先的1.2这些设计当中，其中最有特色的莫过于数据中心高温化，也就是让数据中心内的计算设备运行在偏高的温度下，Googl能源方面的总监ErikTeetzel谈到这点的时候说：普通的数据中心在70华氏度（21摄氏度）下面工作，而我则推荐80华氏度（27摄氏度）但是提高数据中心的温度方面会有两个常见的限制条件：其一是服务器设备的崩溃点，其二是精确的温度控制。如果做好这两点，数据中心就能够在高温下工作，因为假设数据中心的管理员能对数据中心的温度进行正负1/2度的调节，这将使服务器设备能在崩溃点5度之内工作，而不是常见的20度之内，这样既经济，又安全。还有，业界传言Intel为Googl提供抗高温设计的定制芯片，但云计算界的顶级专家JameHamilton认为不太可能，因为虽然处理器也非常惧怕热量，但是与内存和硬盘相比还是强很多，所以处理器在抗高温设计中并不是一个核心因素。同时他也非常支持使数据中心高温化这个想法，而且期望将来数据中心甚至能运行在40摄氏度下，这样不仅能节省空调方面的成本，而且对环境也很有利。
由于传统的UPS资源方面比较浪费，所以Googl这方面另辟蹊径，采用了给每台服务器配一个专用的12V电池的做法来替换了常用的UPS如果主电源系统出现故障，将由该电池负责对服务器供电。虽然大型UPS可以达到92%95%效率，但是比起内置电池的99.99%而言是非常捉襟见肘的而且由于能量守恒的原因，导致那么未被UPS充分利用的电力会被转化成热能，这将导致用于空调的能耗相应地攀升，从而走入一个恶性循环。同时在电源方面也有类似的神来之笔”普通的服务器电源会同时提供5V和12V直流电。但是Googl设计的服务器电源只输出 12V直流电，必要的转换在主板上进行，虽然这种设计会使主板的成本增加1美元到2美元，但是不仅能使电源能在接近其峰值容量的情况下运行，而且在铜线上传输电流时效率更高。
谈到虚拟化的杀手锏时，第一个让人想到肯定是服务器整合，而且普遍能实现1:8整合率来降低各方面的成本。有趣的Googl硬件方面也引入类似服务器整合的想法，做法是一个机箱大小的空间内放置两台服务器，这些做的好处有很多，首先，减小了占地面积。其次，通过让两台服务器共享诸如电源等设备，来降低设备和能源等方面的投入。
