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这个是业务上对一些基础设施的需求。我们的竞价进程启动后需要加载大量算法或其他依赖数据，目前部分数据是落地成文件，竞价进程运行时也需要动态更新加载，需要设计一个统一的文件推送和通知加载中心。
一些基本情况是：
- 部分文件内容比较大，可能会达到200MB，单个文件多达1M行数。
- 需要周期性更新，可能会按照10min一次的频率。
- 客户端分布在大概50台左右服务器，不同数据需要推送到不同机器上，要求比较灵活。
之前同事的做法是完全用脚本写了一套系统，简单快速搭建起来。用的psync把文件依次同步到各机器。主要存在的问题是：
- 在同一个机器上很多psync，这个机器网卡打满，磁盘IO也非常高，成为传输瓶颈（效率）。
- 完成后的事件通知，传输过程中挂掉了重传，处理各种异常等等很多细节不合适用脚本（可靠性）。
- 整体的进度完成了多少，哪些传输挂掉了，错误原因是什么，用脚本都不好监控（监控）。
我思考了一下这个问题觉得，核心的是我们应该在底层做一套分布式的文件分发的项目，这个项目要做的工作是：把一些文件，推送到一批机器上面。外部只需要告诉它要干什么，剩下的事情交给它去做。这个基础设施做好之后，外围就可以围绕着做一些其它的功能，像监控，加载和通知之类的。
之前想着很高大上的做法，做P2P的实现，自己写底层的协议，为此还去研究了一下bittorrent的做法。结果投了半个月进去，东西遥遥无期，被叫停了。公司的文化决定了，这里不会允许在技术上做一些比较深远的投资。比如同事会说，他用脚本把这些东西弄起来，花了不过半天时间，言语中不无自豪。
有时候会感到很无奈，大家都知道存在问题，可能需要一些hard and dirty的方式才能解决，但没人站出来，因为有些东西的投资与回报根本不会被认可。反思之后，这次决定用更简单，更投机取巧的方式做事，而不是要做出来有多么牛B。
核心思想：中心化调度，分布式的数据传输。总体设计是有一个中心化的server服务器，负责任务的调度。每个机器上开一个daemon，负责与中心服务器通信，以及daemon之间的P2P数据传输。
每次传输任务叫一个Job，Job中包含传哪些文件，要传到哪些机器的信息。文件会被切片，方便做daemon之间的相互传输(P2P)，不依赖于推送的那个daemon。中心server收到Job后，开始调度。它告诉各个daemon从哪里去下载哪个分片。各个daemon下载完毕后给中心server发ack。中心server收到ack就知道哪个daemon有哪些分片了。再对调度进行反馈。
为了简化系统的设计，完全是中心化的调度。中心化server只负责调度。daemon只负责执行。全局的状态全部在中心的调度服务器上面。还有进一步的简化是，组件交互全部走http协议，不要自己做底层了。比如说daemon通知中心服务器是访问http接口，分片下载完成ack也是http接口。通知daemon去执行下载操作http接口。甚至最极端的，数据传输直接是通过请求某个url完成下载。这样明确各个组件职责之后，围绕url的handler进行开发就非常方便了。Go语言做http太轻松。
下面把各个http接口的职责列一下。
- /center/job 由daemon向中心调度发送任务信息，描述要将哪些文件传到哪些机器。
- /daemon/pull center收到job请求以后，会开始执行调度。它会向daemon发送pull请求，告诉哪个daemon去哪个daemon下载某个块
- /daemon/download daemon收到pull请求后，会去另一个daemon那里下载分片。下载其实就是GET方法调这个接口而已。
- /center/ack daemon下载完一块chunk以后，会向center发送ack。这样center就知道哪台机器把哪一块下载好了，继续触发调度。
- /daemon/pack center不断地收到ack。当它知道某一个daemon已经下载完毕所有分片，会用这个接口通知daemon去合并分片恢复文件。
- /center/fin 某个daemon合并完文件后，它的job就完成了， 通过这个接口给center发送一个finish消息。
对外的接口是/daemon/api，方法是POST，内容是json格式，来描述一次推送的任务。
{
files: [
"/data/resource/warden/ctr/10026.txt",
"/data/resource/warden/ctr/10028.txt",
"/data/resource/warden/ctr/10062.txt",
],
machines: [
"192.168.10.60",
"192.168.10.41"
],
callback: ""
}
callback是一个URL地址。如果不提供，表示是同步接口。调用会阻塞，直到这次任务完成才返回。如果callback提供了，表示是异步接口。请求会立即返回。任务完成后，系统会回调callback接口。
再次重复下设计的核心思想：中心化的调度，分布式的数据传输。由于状态全部保存在中心化的调度中，像进度的监控，结果是成功还是失败，任务花费多长时间等这些东西都不难做。文件被分片了，数据传输是分布式的，不会依赖原始的推送的那台机器，于是不会成为瓶颈。
唯一的问题是，调度服务器现在是一个单点，挂了整个系统就挂了。为了增加可靠性，还要保证实现足够简单，我决定做REDO日志，挂了重启。
记录REDO日志。操作前要先写日志，再响应请求。传输的数据是持久化了的，操作的日志也是持久化了的，整个系统的状态不会丢。
日志要记录下三种类型的消息：
- JOB 每次中心节点收到/center/job，记录下收到任务
- ACK 每次中心节点收到/center/ack时，说明daemon已完成了某一块
- FIN 每次中心节点收到/center/finish，说明daemon已经完成了某一个文件
只要记录下以上信息，是足够恢复整个系统的状态的。如果是daemon那边挂掉，直接返回一个任务失败就够了。如果调度节点挂了，它重启时会扫描日志，恢复到挂掉之前的状态，然后重新开始调度。
记录一个日志文件的offset。如果中间到了某个安全的点，可以记录一个check point，方便更快速的重启。
恢复过程从offset开始扫描log。如果遇到JOB日志，在内存中重建一个JOB。如果遇到ACK，对相应的JOB标记相应的块完成。如果遇到FIN，对相应的JOB标记文件完成。等log扫描完成时，进程就恢复到了一个挂掉之前的状态。
