google的核心技术

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1、分布式基础设施GFS由于搜索引擎需要处理海量的数据，所以Google的两位创始人LarryPage和SergeyBrin在创业初期设计一套名为“BigFiles”的文件系统，而GFS（全称为“GoogleFileSystem”）这套分布式文件系统则是“BigFiles”的延续。首先，介绍它的架构，GFS主要分为两类节点： 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C

2、hunk节点来的更新（”Heart-beat”）来让元数据保持最新状态。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64MB的Chunk的方式存储，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的架构图：图1.GFS的架构图（参片[15]） 接着，在设计上，GFS主要有八个特点： 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

3、在内存中以提升访问效率。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。支持容错：首先，虽然当时为了设计方便，采用了单Master的方案，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，在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。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。保护数据：首先，文

4、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。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。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%。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的自带的一些POSIXAPI。 现在Google内部至少运行着200多个GFS集群，最大的集群有几千台服务器，并且服务于多个Google服务，比如Google搜索。但由于GFS主要为搜索而设计，所

5、以不是很适合新的一些Google产品，比YouTube、Gmail和更强调大规模索引和实时性的Caffeine搜索引擎等，所以Google已经在开发下一代GFS，代号为“Colossus”，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。 Chubby简单的来说，Chubby属于分布式锁服务，通过Chubby，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BigTable的协作工作，在实现方面是通过对文件的

6、创建操作来实现“加锁”，并基于著名科学家LeslieLamport的Paxos算法。 ProtocolBufferProtocolBuffer，是Google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java、c++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，而且它是一种二进制的格式，所以其速度是使用xml进行数据交换的10倍左右。它主要用于两个方面：其一是RPC通信，它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

7、如存储日志信息，并可被MapReduce程序处理。与ProtocolBuffer比较类似的产品还有Facebook的Thrift，而且Facebook号称Thrift在速度上还有一定的优势。 分布式大规模数据处理MapReduce首先，在Google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Google为了解决这个问题，引入了MapReduce这个编程模型，MapReduce是源自函数式语言，主要通过"Map（映射）"和"Reduce（化简）

8、"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