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移除书签MatrixCube简介
我们首先需要阐明一些MatrixCube的核心概念。
MatrixCube分布式系统包括一定数量的主机，数据正是存放在这些机器中——我们把集群中的每台计算机称之为Store。
Shard
数据库中的数据是按逻辑组织成表，而数据又可以分成不同的分区进行存储，如此可以得到更好的扩展性。因此，数据在Matrixcube集群中分片存储，每个数据分片我们称之为一个Shard，而一个Store中可以管理多个Shard；当Shard的存储容量超过限制时，会进行分裂(Split)。
Replica
为了保证存储服务的高可用性，每个Shard的数据需要存储多份，并且分布在不同的Store上，Shard的一个数据副本我们称之为一个Replica。所以一个Shard会包含多个Replica，并且每个Replica中的数据都是相同的。
Raft-group与Leader
多个数据副本存储在不同的Store上，一旦其中的一个副本更新，其他的副本也必须与之保持一致。无论客户端向哪个副本发出查询请求，都将得到相同的结果。为了保证数据的一致性，我们采用Raft协议来实现数据共识，一个Shard的多个Replica会组成一个Raft-Group。
在每个Raft-group中，将会选出一个Leader来代表整个组，所有的读写请求仅仅由这个处理。
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Prophet
Prophet是一个调度模块，主要职责是实现Auto-Rebalance，从而维持每个Shard的Replica数目均衡（本质上是为了保持Store之间的存储量与吞吐量均衡）。集群中初始的三个Store便是全部的Prophet Nodes。
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Raftstore
Raftstore 是MatrixCube的核心组件，实现了MatrixCube中大多数重要功能：
Metadata storage：存储
Store，Shard，Raft-log的元数据信息。Multi-Raft management：管理了
Store，Shard，Replica，Raft-Group之间的相关关系，实现多个Raft-Group，Leader选举和再选举。Global Routing：
Prophet的Event Notify机制构建了一个全局路由表；读写路由将也基于此路由表。
强一致性*
MatrixCube实现了强大的一致性，它保证在任何数据成功写入之后，之后的读取将获得最新的值，而无论来自哪个节点。
MatrixCube实现的分布式存储服务具有容错性、高可用性。若一个Shard拥有2*N+1个Replicas，那么只要失效的Replicas不超过N个，系统都将正常运转。
例如，有3个Stores的集群可以在1个Store下线时继续运转；有5个Stores的集群可以在2个 Stores下线的情况运转。
Shard Splitting
Shard容量大小有一定限制。每当Shard超过其存储容量限制时，MatrixCube将Shard分裂为两个，并保持分裂后的每个Shard具有相同的存储量。
你可以在此处了解有关此过程的详细叙述：。
Auto-Rebalance
分布式系统应该充分利用所有节点的计算能力和存储能力。对于MatrixCube集群，当增加或减少Stores时，将发生Auto-Rebalance，它将在Store之间转移数据，以达到每个Store的负载平衡。
详情请见[Auto-Rebalance的工作机制]：(matrixcube-auto-rebalance-scheduling.md)。
Scale-out
通过shard splitting与auto-rebalance，MatrixCube分布式系统能够横向扩展，集群存储和吞吐量能力与Stores的数量成比例。
MatrixCube对集群中每个数据存储引擎没有限制。换言之，任何存储引擎只要实现了MatrixCube定义的DataStorage接口，都可以搭建起基于MatrixCube的分布式系统。默认情况下，MatrixCube提供了一个基于Pebble的Key-Value存储引擎(是RocksDB的Go语言版本)。
