MapReduce 很多人已经知道了，但关于Chubyy似乎熟悉它的就非常有限，这倒是不奇怪，因为MapReduce是一个针对开发人员的 ProgrammingModel，自然会有很多人去学习它，而Chubby更多的是一种为了实现MapReduce或者Bigtable而构建的内部的 工具，对于开发人员来说基本上是透明的。文献[1]我反复读了至少有两三天，但感觉也只是一个囫囵吞枣的结果，里面有很多工程实现上的细节，如果不是自己 亲自去设计或者实现，很难体会到其中的道理和奥妙。但是，对于这样一个分布式service的研究，还是让我对一个分布式系统的结构和设计思想有了更加直 观的感觉。
**从distributed consensus problem说起
** distributed consensus problem(分布的一致性问题)是分布式算法中的一个经典问题。它的问题描述大概是这样的：在一个分布式系统中，有一组的Process，它们需要确 定一个Value。于是每个Process都提出了一个Value，consensus就是指只有其中的一个Value能够被选中作为最后确定的值，并且 当这个值被选出来以后，所有的Process都需要被通知到。 表面上看，这个问题很容易解决。比如设置一个server，所有的process都 向这个server提交一个Value，这个server可以通过一个简单的规则来挑选出一个Value（例如最先到达的Value被选中），然后由这个 server通知所有的Process。但是在分布式系统中，就会有各种的问题发生，例如，这个server崩溃了怎么办，所以我们可能需要有几台 server共同决定。还有，Process提交Value的时间都不一样，网络传输过程中由于延迟这些Value到达server的顺序也都没有保证。 为 了解决这个问题，有很多人提出了各种各样的Protocol，这些Protocol可以看做是一组需要遵循的规则，按照这些规则，这些Process就能 够选举出一个唯一的Value。其中，最有名的一个Protocol就是Paxos算法。（八卦一下，Paxos的提出者叫做Lamport，有很多分布 式的算法都是他提出的，他还是Latex的作者，大牛啊…）。想更加了解Paxos算法可以参考文献[2]，很漂亮的一篇文章。
那么 这些和Chubby有什么关系呢？其实Chubby就是为了这个问题而构建出来的。只是它并不是一个Protocol或者是一个算法，而是google精 心设计的一个service。这个service不仅能够解决一致性问题，还有其它的一些很实用的好处，会在下文慢慢介绍。
**一个实例
在Google File System(GFS)中，有很多的server，这些server需要选举其中的一台作为master server。这其实是一个很典型的consensus问题，Value就是master server的地址。GFS就是用Chubby来解决的这个问题，所有的server通过Chubby提供的通信协议到Chubby server上创建同一个文件，当然，最终只有一个server能够获准创建这个文件，这个server就成为了master，它会在这个文件中写入自己 的地址，这样其它的server通过读取这个文件就能知道被选出的master的地址。 Chubby是什么**
从 上面的这个实例可以看出，Chubby首先是一个分布式的文件系统。Chubby能够提供机制使得client可以在Chubby service上创建文件和执行一些文件的基本操作。说它是分布式的文件系统，是因为一个Chubby cell是一个分布式的系统，一般包含了5台机器，整个文件系统是部署在这5台机器上的。 但是，从更高一点的语义层面上，Chubby是一个 lock service，一个针对松耦合的分布式系统的lock service。所谓lock service，就是这个service能够提供开发人员经常用的“锁”，“解锁”功能。通过Chubby，一个分布式系统中的上千个client都能够 对于某项资源进行“加锁”，“解锁”。 那么，Chubby是怎样实现这样的“锁”功能的？就是通过文件。Chubby中的“锁”就是文件，在上例 中，创建文件其实就是进行“加锁”操作，创建文件成功的那个server其实就是抢占到了“锁”。用户通过打开、关闭和读取文件，获取共享锁或者独占锁； 并且通过通信机制，向用户发送更新信息。
综上所述，Chubby是一个lock service，通过这个lock service可以解决分布式中的一致性问题，而这个lock service的实现是一个分布式的文件系统。
可能会有人问，为什么不是直接实现一个类似于Paxos算法这样的Protocol来解决一致性问题，而是要通过一个lock service来解决？文献[1]中提到，用lock service这种方式有几个好处： 1. 大部分开发人员在开始开发service的时候都不会考虑到这种一致性的问题，所以一开始都不会使用consensus protocol。只有当service慢慢成熟以后，才开始认真对待这个问题。采用lock service可以使得在保持原有的程序架构和通信机制的情况下，通过添加简单的语句就可以解决一致性问题； 2. 正如上文实例中所展现，很多时候并不仅仅是选举出一个master，还需要将这个master的地址告诉其它人或者保存某个信息，这种时候，使用 Chubby中的文件，不仅仅是提供锁功能，还能在文件中记录下有用的信息（比如master的地址）。所以，很多的开发人员通过使用Chubby来保存 metadata和configuration。 3. 一个基于锁的开发接口更容易被开发人员所熟悉。并不是所有的开发人员都了解consensus protocol的，但大部分人应该都用过锁。 4. 一个consensus protocol一般来说需要使用到好几台副本来保证HA（详见Paxos算法），而使用Chubby，就算只有一个client也能用。 可以看出，之所以用lock service这样的形式，是因为Chubby不仅仅想解决一致性问题，还可以提供更多更有用的功能。事实上，Google有很多开发人员将Chubby当做name service使用，效果非常好。
