Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统，P2P架构，没有主从的概念，数据一致性做到了最终一致。Apache Cassandra参考了它的实现方法。
一致性哈希
关于一致性哈希的具体内容，可以参考一致性哈希。
容错
由于一致性哈希的使用，Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环。假设有M个节点，我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1、2、3、…、M。出于容错的需要，假设一份数据存3份。如果某份数据通过一致性哈希被存储到了节点2中，那么这份数据的另外两个副本存储在节点3和节点4中。如果节点3临时性的宕机了，那么在节点3恢复之前，会把增量数据存入节点5中；待节点3恢复后，节点5通过Gossip协议发现节点3恢复了，节点5会将那些暂存的数据“数据回传”给节点5。判断节点3的宕机是临时性的还是永久性的方法比较简单，就是看它宕(dang)机的时间长短。如果节点3永久性宕机了，那么需要使用有效的方式将这份数据的完整版本同步到节点5中。
Gossip协议
Gossip协议，也就是闲话协议。主要用来让每个节点知道集群的最新状态。这个协议其实就是：
with a given frequency, each machine picks another machine at random and shares any hot rumors.
节点之间以固定的时间频率交换信息。在交换信息时，一节点随机选取集群中的其他某个节点交换各自对集群的掌握情况，并据此更新到最新（或者较新）的集群状态信息。
NWR
N表示一份数据的副本数量。W代表写操作成功所至少需要的副本数，即在一次写入操作中至少W个副本写成功了，这次写操作才算成功。R代表读操作成功所至少需要的副本数。Dynamo认为只要R+W>N，可以保证集群的可用性。N、W、R的值是可以设定的。如果注重读的效率，可以把R的值设置小些；如果注重写的效率，可以把W的值设置小些。NWR并不能保证数据一致。如果R=N且W=N，那么可以保证一致性。
向量时钟
对于小型的或者要求不高的分布式系统而言，可以使用时间戳的方式保证副本之间数据的一致性，在时间戳方式下，多使用NTP协议同步时钟，节点之间的时钟有较小的误差。不过在大型分布式系统中，还是换种方式比较好。
向量时钟（Vector Clock），Amazon Dynamo使用的解决数据一致性问题的方法。这是一个逻辑上的时钟。假设一份数据三个副本，这三个副本分别命名为n1、n2、n3，每个副本都会记录所有副本的时钟（包括自身的），一个副本一个向量，三个副本则共有三个向量。所谓时钟，其实就是所存储数据的版本号，一般从0递增即可。更新时钟的规则如下：
- 初始化所有时钟，即全部置0。
- 某副本有数据更新时，将其自身的向量中自身的时钟的值加一个步长，一般步长设置为1。
- 当一副本向其他副本发送消息时（一般是为了同步数据），这个副本会把自身的向量一起发送给其他副本。
- 若一副本接收到消息，比较自身的向量和发送来的向量，如果发送来的消息是希望同步数据，那么需要判断是否更新数据。对每个向量的元素比较并取最大值，以此更新自身的向量。那么，如何更新数据？ 该副本自身存储的向量的每一个值都小于发送来的向量的每一个值，说明发送来的数据比较新，那么更新数据。如果都大于，则不需要更新数据。当然，第三种情况是既有大于的关系，也有小于的关系；还有一种情况是向量相同，但是数据不同。这种情况下，需要进行冲突的解决，比如再比较时间戳。
举个例子。
假设，n1、n2、n3要存储的用户id为1的用户的昵称。
最开始，三个副本的向量时钟以及数据如下表示：
n1: { vector: {n1:0, n2:0, n3:0}, data: null }
n2: { vector: {n1:0, n2:0, n3:0}, data: null }
n3: { vector: {n1:0, n2:0, n3:0}, data: null }
时刻1，n1将用户昵称更新为john，向量时钟以及数据更新后如下：
n1: { vector: {n1:1, n2:0, n3:0}, data: ‘jian‘ }
n2: { vector: {n1:0, n2:0, n3:0}, data: null }
n3: { vector: {n1:0, n2:0, n3:0}, data: null }
此时对系统进行读操作，结果应是’jian’。n1给n2、n3发送了消息，更新后如下：
n1: { vector: {n1:1, n2:0, n3:0}, data: ‘jian‘ }
n2: { vector: {n1:1, n2:0, n3:0}, data: ‘jian‘ }
n3: { vector: {n1:1, n2:0, n3:0}, data: ‘jian‘ }
此时对系统进行读操作，结果应是’jian’。
时刻2，n3将用户昵称改为’fan’，更新后如下：
n1: { vector: {n1:1, n2:0, n3:0}, data: ‘jian‘ }
n2: { vector: {n1:1, n2:0, n3:0}, data: ‘jian‘ }
n3: { vector: {n1:1, n2:0, n3:1}, data: ‘fan‘ }
此时对系统进行读操作，结果应是’fan’。n3先给n2发送了消息，更新后如下：
n1: { vector: {n1:1, n2:0, n3:0}, data: ‘jian‘ }
n2: { vector: {n1:1, n2:0, n3:1}, data: ‘fan‘ }
n3: { vector: {n1:1, n2:0, n3:1}, data: ‘fan‘ }
当n3要给n1发消息之前，n1却对数据进行了修改，例如将用户昵称改为’ ruan’，更新后如下：
n1: { vector: {n1:2, n2:0, n3:0}, data: ‘ruan‘ }
n2: { vector: {n1:1, n2:0, n3:1}, data: ‘fan‘ }
n3: { vector: {n1:1, n2:0, n3:1}, data: ‘fan‘ }
此后，可能会出现下面两种冲突：
- 对系统进行读操作，发现n2、n3与n1的向量没有偏序关系（即不小于也不大于），而且存的数据的值是不同的。此时需要解决冲突。
- n1收到了n3发送来的消息，比较了两者的向量，发现了冲突，于是想办法解决。
资料
《大规模分布式存储系统——原理解析与架构实践》第五章 杨传辉 著
《深入NoSQL》 Shashank Tiwari 著 巨成 译
