首先，假设一个场景，你的网站要存储用户登陆的IP。这个问题怎么解决呢?传统的方法是用数据库。数据库提供了方便的操作接口，复杂的查询能力以及事物的保证。 好，现在假设大家都很喜欢你的网站，访问的人越来越多。一个数据库已经处理不过来了。于是你安装了3 台数据库主机，把用户分成了三类(男人，女人，IT 人 ;总是有某种方法把用户分成数目大致差不多的几个部分吧)。 每次访问的时候，先看用户属于哪一类，然后直接访问存储那类用户数据的数据库。于是处理能力增加了三倍。这个时候你已经实现了一个分布式的存储引 擎，Dynamo 就是一个类似的东西。只是它的可靠性，可用性等方面更好一点而已。下面我们看看那个简单的分布式存储系统有什么不方便的地方，而Dynamo 是如何解决 的。 简单分布式系统实现云存储可能存在的问题 先列举一下简单的分布式系统可能存在的问题吧： 1 很难扩容：如果现在业务发展迅速，3 台主机撑不住了，需要加到5 台主机，那要如何处理呢?首先要更改分类方法，把用户分成5 类，然后重新迁移已经存在的数 据。你要在网站上贴个条子，“系统维护中”，然后开始伟大的迁移工程，等到终于迁移完成，发现其实3 台也不用了，用户都走光了。 2 数据可靠性无法保证：有一天，发现有一台数据库服务器 的 硬盘 坏了，这下麻烦就来了，本来网站就不赚钱，没用什么高档机器，只有一个定期的增量备份而已。经过一天复杂的恢复工作，你还要对部分用户说，麻烦你们把做过的事情再做一遍啊。 3 单点问题：负责把用户分类，然后决定使用哪个数据服务器 的那台主机是网站的命根子啊，它如果宕机，所有的数据都不能访问了，它如果满负荷了，增加数据服务器也不会对整体性能有帮助。我好像看到一台贴满着驱邪保平安符咒的pc server。 这几个问题，看似不大，解决起来还真的不容易呢。尤其是想到自己的网站也许有一天也会和google 有一样多的用户(可能因为你是天才或者google 快倒闭了)。现在我们看看 Dynnamo 是怎么解决的吧。 Dynamo 虚节点思想解决扩容问题 这个问题实际上是数据分布方式的问题(怎么分组)。最简单最容易想到的就是根据资源数目对数据进行哈希分布，比如算出一个哈希值，然后对资源数取模。这种简单处理的结果就是当资源数变化的时候，每个数据重新取模后，其分布方式都可能变化，从而需要迁移大量的数据。 举个简单的例子来说明一下，假设我的数据是自然数(1-20)，资源现在是三台主...
