高性能分布式计算与存储系统设计概要（下篇）有哪些关键点？
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本文共计5065个文字，预计阅读时间需要21分钟。
高性能+分布式+计算与存储系统设计概述（下篇）+（上篇）+在上篇中，我们主要讨论了，这个系统如何处理大数据的读操作，然而还有一些细节没有涉及。下篇，我们将重点阐述，这个系统的写操作处理机制。
高性能分布式计算与存储系统设计概要（下篇）
（上篇）
在上篇里，我们主要讨论了，这个系统怎样处理大数据的“读”操作，当然还有一些细节没有讲述。下篇，我们将主要讲述，“写”操作是如何被处理的。我们都知道，如果只有“读”，那几乎是不用做任何数据同步的，也不会有并发安全问题，之所以，会产生这样那样的问题，会导致缓存和数据库的数据不一致，其实根源就在于“写”操作的存在。下面，让我们看一看，当系统需要写一条数据的时候，又会发生怎样的事情？
同样，我们还是以friend list为例。现在，我登陆了这个网站，获取了friend list之后，我添加了一个好友，那么，我的friend list必定要做修改和更新（当然，添加好友这一个动作肯定不会只有修改更新friend list这一个请求，但我们以此为例，其它请求也是类似处理），那么，这个要求修改和更新friend list的请求，和获取friend list请求类似，在被slave节点中的服务进程处理之前，也是先通过DNS负载均衡，被分配到合适的master节点，再由master节点，分配到合适的相对空闲的负责这一功能的slave点上。
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高性能+分布式+计算与存储系统设计概述（下篇）+（上篇）+在上篇中，我们主要讨论了，这个系统如何处理大数据的读操作，然而还有一些细节没有涉及。下篇，我们将重点阐述，这个系统的写操作处理机制。
高性能分布式计算与存储系统设计概要（下篇）
（上篇）
在上篇里，我们主要讨论了，这个系统怎样处理大数据的“读”操作，当然还有一些细节没有讲述。下篇，我们将主要讲述，“写”操作是如何被处理的。我们都知道，如果只有“读”，那几乎是不用做任何数据同步的，也不会有并发安全问题，之所以，会产生这样那样的问题，会导致缓存和数据库的数据不一致，其实根源就在于“写”操作的存在。下面，让我们看一看，当系统需要写一条数据的时候，又会发生怎样的事情？
同样，我们还是以friend list为例。现在，我登陆了这个网站，获取了friend list之后，我添加了一个好友，那么，我的friend list必定要做修改和更新（当然，添加好友这一个动作肯定不会只有修改更新friend list这一个请求，但我们以此为例，其它请求也是类似处理），那么，这个要求修改和更新friend list的请求，和获取friend list请求类似，在被slave节点中的服务进程处理之前，也是先通过DNS负载均衡，被分配到合适的master节点，再由master节点，分配到合适的相对空闲的负责这一功能的slave点上。