用不同的视角看负载均衡
总喜欢买相同的袜子，七双一模一样的，形状颜色均相同；总喜欢买黑色的衬衫，七件一模一样的，这样，你就不知道我是换了还是没换了，哈哈。。。
一模一样的功能，一模一样的结构，这就是复杂均衡，为什么要买奇数件呢，因为这样可以防止脑裂（不用去考虑要穿什么样的衣服，不用去想要穿什么样的袜子，对于这一切，我都无需关心，我只要发送请求，那么就必然会得到响应，强一致性！！！）。
负载均衡
忘记了负载均衡的通俗含义，只记得主要的功能了。。。所谓负载均衡，就是将负载进行平均，然后在后端的机器或者是其他的上面进行均衡，主要的功能也就是平摊服务器的各种压力，IO压力，请求压力，网络压力等。。。
负载均衡，有的人叫它LB，load banlance，有的人叫它SLB，service load balance。反正都是同样的意思，只是叫法不同，每个人都有每个人的习惯。
负载均衡，说起负载均衡，一般都会想到httpd和nginx，这两个都是最常用来做负载均衡的软件，http语法复杂，nginx语法清晰明了，http模块众多，nginx能应付更多的大并发请求，各有各的优点，各有各的长处。
此种负载均衡主要用来提供更大的并发能力，业务刚上线的时候，只有100个用户，那么2C2G的VM就能应付了；业务高峰了，有一万个用户了，怎么办？提供更好的服务器？向上扩展，并不好，服务器的价格那么贵。。。那么就横向扩展吧，加100个2C2G的VM，前端给一个VIP，做负载均衡，让后端的100台VM来分担请求的压力。这就是负载均衡的由来。。。。
而这个文章并不准备从这个角度来讲述负载均衡。。。从分布式存储的角度来聊聊负载均衡。。。
在分布式存储中，我们经常听到的一个词叫分片，一片一片又一片。。。其实，这种也可以叫做副本，在容器中，也能看到副本的影子，在k8s的管理平台中，一个pod，两个pod，慢慢的这种pod就可以是副本了，也就是replica。。。
在分布式存储中，一般默认的情况下都有三个分片，存储的内容一模一样，可能有的分布式存储中，会将元数据存储在此处，但是忽略，此处主要讲述具有master控制节点的分布式存储系统。
提到这种副本的概念，一直认为是为了高可用而高可用，但是好像还没想过这种居然还有负载均衡的作用，一直以为是热备，三个副本，再也不怕各种底层硬件的损坏了，三个副本，再也不怕各种服务器宕机，各种磁盘损坏了。
多个副本，还能提供负载均衡的作用，当客户端来进行访问的时候，请求发送到master主控节点，主控节点返回客户端相关的元数据信息，然后客户端再次发送请求到存储节点也就是chunk server进行查询数据，然后取出数据，如果有大量的并发，那么master可以进行负载均衡，可以按照轮训将读请求分到几个副本上，将写请求分到一个副本上。。。
那么，写请求，大量的客户端写请求来了怎么办？我写了一个副本，啪，服务器断了，没写完，其他的几个副本数据不一样了，怎么办。。。大量的请求来临了，几个客户端修改的是同一个数据，那么顺序怎么办，会不会错乱，那个客户端改了数据，这个客户端也改了同样的一份数据，会不会几个副本里面的数据是不一致的，是顺序读写，还是怎么办？
强一致性，客户端发送来一个写请求，怎么处理？master接收了请求，将数据写入一个副本，再写入一个副本，直到最后一个副本写完，然后反馈客户端成功，一个失败，全部回滚。。。。
最终一致性，客户端发送一个写请求，master接受请求，将数据写入了一个副本之后，立刻发送通知客户端，写入成功，然后master会调度后台线程，慢慢的将剩余的副本数据同步到其他的副本，在这个过程中，当有客户端来查询数据的时候，可能就会查询到过期的数据，但是随着时间的流逝，总有一天数据会一模一样的。。。时间很短的 。。。哈哈，不会很久
其实一致性还有很多，什么弱一致性啊，单调读一致性啊，。。。很多的感觉。。
还有一个就是在做副本的时候，考虑到大并发写入的场景，多个客户端都在写一个文件，发送到master端，这个时候，也有各种策略，感觉，表面用起来很简单，实现起来很复杂很复杂。。。各种系统的实现均不一样。。。很好玩的感觉。。
还有，master主控端，一个够不够，要高可用，要高可靠，所以一般是三个，防止脑裂，便于选举，看看各种协议，paxos，并不懂。。。看看etcd的raft算法，这种也是强一致性的，raft算法理解起来容易多了。。
master发送请求的时候，有数据流，有控制流，为啥要分开，双向链路，更加便于处理大量的数据。。。每一件事的做法，后面必然有其原因。。。
用户视角
在用户视角看分布式存储，其实就简单多了，不需要考虑各种底层实现，只要使用一个接口api就可以了，管他行不行。。。
这就是为什么程序员在写代码的时候，拿到一个SDK，啪啪啪，就写了一个类，就开始疯狂的奔跑。。。
这就是为什么我写一个代码的时候，总要拿各种模块进行比较，要考虑什么样什么样的底层实现。。。最后，我就放弃了写代码。。。
有的人说，分布式存储能支持高并发，来，并发数一千试试，哎哟，真可以哦，上生产吧。。。在下佩服。。。
有人说，分布式存储那么可靠，来，发送一千万个请求，你错一个试试，你错一个连接，你的存储就不可靠。。。心累，只能送几个字呵呵哒。。。
总有人分布式存储那么可靠，报错了我就不捕获异常。。。你就必须提高你的可靠性，不到百分百就算你赢。。。我只能说fuck。。。就你脸大。。。
我怂故我在。。。。
总结
我有七双袜子，你猜我穿的是哪双。。。负载均衡看起来很酷，但是当你使用lvs进行四层负载均衡的时候，不会记录日志。。so，有的问题追查起来头疼。。。
我有七件衬衫，你猜我哪件是最新的。。。副本看来很可靠，很容易线性扩展，但是当数据需要强一致性的时候，就会损耗时间来换取一致性。。。
所有的策略，算法。。。都是一种权衡。。。这就是八面玲珑的由来？？？
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