Iveely Computing
产生背景
08年的时候，我开始接触搜索引擎，当时遇到的第一个难题就是大数据实时并发处理，当时实验室的机器我们可以随便用，至少二三十台机器，可以，却没有程序可以将这些机器的计算性能整合起来，后来听说了Hadoop，但是当时的hadoop还很脆弱（记得没错是0.2.0），源码量也很少，用了很久，发现它不适合我们的搜索引擎。
后来没办法，我在程序中将爬虫和数据处理写成分布式网络通信的。但是导致代码非常臃肿，而且每一个应用程序的运行，都需要写一套网络通信和任务分布。09年下半年，中某地区断网半年，只能访问该地区本地的网络，然后想到我们搜索引擎的商业运营的机会来了，当时用了大约10台机器（实验室超低配置机器，内存512M，单核），可是访问量大了之后，系统直接崩溃，调试和运营都遇到巨大的挑战。后来我不断的重构搜索引擎，发现怎么做都很困难。
于是，我一直在思考，我们需要一个平台或者叫计算引擎，让程序员写的程序，这些程序浑然天成的支持分布式计算，这还不够，还希望能够实时返回计算结果，而程序员却不知道有多少台机器在为运行它的程序。
这就是我构思的分布式计算引擎，而今天，它已经实现，尽管不完美。它是我承诺的Iveely Search Engine 0.5.0 的分布式搜索引擎的基础，它的名字叫Iveely Computing，一款开源分布式计算引擎，为大数据实时处理而生（Iveely是“I void everything，except love you!”的首字母简写）。开源主页、源码下载：https://github.com/Fanping/iveely/releases。最初我们命名的开发代号叫：Dream，Dream平台曾经在新华网出现过，早期版本的数据分析。
基本结构
整个Iveely Computing的基础库是Iveely Framework，Iveely Framework基础结构如下图所示：
主要是在进程，文本处理、日志、网络、算法和数据结构上，进行了二次封装，整个底层框架依然是.NET Framework。Iveely Framework与Iveely Computing是两个project，但是Computing对Framework会有依赖。Iveely Computing基础结构如下图所示：
整个过程涉及6个主要exe文件，每个exe都是Iveely Computing中非常重要的一环。
Iveely.CloudComputing.Cacher.exe:分布式缓存。用于分布式存放小数据。采用一致性hash算法。
Iveely.CloudComputing.Merger.exe:全局运算器。在分布式计算中，常常会涉及到全局运算，每一个节点都在计算，那么当遇到全局求和、求平均等等之类的时候，就需要Merger来操作。
Iveely.CloudComputing.StateCenter.exe:状态控制中心。用于当前所有worker、Merger的控制运算中心。
Iveely.CloudComputing.Worker.exe:用户任务的真正执行者。
Iveely.CloudComputing.Supervisor.exe:用于监控Worker的执行情况，倘若Worker异常中断，则自动重启worker。
Iveely.CloudComputing.Client.exe:用户的控制台操作程序，用户提交程序，查看自己应用程序的运行状态。
编译部署
我在微软一年多，离开的时候才发现，学到最多的不是程序、不是架构，而是用户体验，总结一句话：你的程序，不要消极用户心情。所以我在部署的时候，依然采用了“一键式本地部署”。在开源社区，这是很多开源人需要学习微软的一点，很多开源程序，搭建编译部署步骤非常繁琐，很容易消极使用者心情。
编译
编译之前，请先在开源主页上下载0.5.0源码。无须下载其它任何第三方软件，你所下载的源码，将会是Iveely Computing中任何dll的源码。下载后解压，直接用Visual Studio 2012以上版本打开整个解决方案（Iveely.sln），打开之后，你平时怎么编译，现在就怎么编译。为了更好的在开发中尽可能测试到Iveely Computing，Debug Build和Release Build有一定区别：
Debug Build：解决方案中，所有代码均会被编译，包括测试代码，编译后生成的文件在..\ Iveely\Iveely.CloudComputing\Debug。
Release Build：解决方案中，只有被使用到的代码会被编译，编译后生成的文件在..\Iveely\Iveely.CloudComputing\Release。
本地部署
在本地，一键式部署，只需要在你编译生成的文件加下找到“Deploy-Local-Environment.bat”双击，整个本地环境将会全部搭建完毕。“Deploy-Local-Environment.bat”文件中的批处理内容如下：
start "StateCenter" Iveely.CloudComputing.StateCenter.exe
start "Supervisor" Iveely.CloudComputing.Supervisor.exe
start "Worker:8001" Iveely.CloudComputing.Worker.exe 8001
start "Worker:8002" Iveely.CloudComputing.Worker.exe 8002
start "Merger" Iveely.CloudComputing.Merger.exe
start "Cacher" Iveely.CloudComputing.Cacher.exe
其实就是启动应用程序的命令，Worker的数量可根据自己机器的性能进行调整。当然也有相应的关闭的批处理文件,也是在编程生成的文件夹下“Stop-Local-Environment.bat”，文件中的批处理内容如下：
@taskkill /fi "WINDOWTITLE eq StateCenter"
@taskkill /fi "WINDOWTITLE eq Supervisor"
@taskkill /fi "WINDOWTITLE eq Worker:8001"
@taskkill /fi "WINDOWTITLE eq Worker:8002"
@taskkill /fi "WINDOWTITLE eq Merger"
@taskkill /fi "WINDOWTITLE eq Cacher"
当在启动的时候，如果Worker的数量自己有调整，请记得在“Stop-Local-Environment.bat”文件中也做相应调整。
集群部署
在实际应用当中，更多的是集群部署整个Iveely Computing。不管如何部署，请把编译后的文件夹“..\Iveely\Iveely.CloudComputing\Release”拷贝到你的目标机器上。Merger和StateCenter请拷贝到性能较好的机器中去，并首先双击运行。Worker根据任务的多少去部署，一般100G的数据，部署在4台内存4G、CPUi5双核的机器上就很容易处理，每台机器启动两个worker。Cache根据项目缓存是否经常用到，如果经常用到，建议多放在几台之中，如果整个过程你认为你不会用到缓存，至少请部署一台，但是缓存适合非常高效的小数据交换。建议整个过程中，多用缓存，少用Merge。
编写自己分布式程序
编写您的应用程序之前，您必须了解，Iveely Computing有哪些指令Client.exe支持直接Main函数传递方式和普通命令行方式，二者效果一致。命令行指令格式如下：
1） submit[file path][namespace.classname][app name]
提交应用程序指令。[file path]是指应用程序的脚本路径；[namespace.classname]是指代码脚本中，执行的命名空间和类名；[app name]是这个应用程序的名称。例如：
Submit C:\\Example.cs MyNameSpace.ClassName ExampleApp
2） split[file path][remote path][split string] [partition keys]
切分本地大数据文件到各个节点指令。[file path]是本地大文件的路径；[remote path]是结点里面的路径。例如：
Split C:\\BigData.txt /Data/big.txt
[split string]与[partition keys]属于可选项，当没有此参数时，partition按照大小平均分配，如果有这两个参数，则按照partition key进行分配，有可能数据不均匀。例如：
Split C:\\BigData.txt /Data/big.txt , 2 3
含义是切分本地文件C:\\BigData.txt到远程服务器结点，命名为/Data/big.txt 切分符号为“，”，按照第二列和第三列进行partition。
3） download[remote path][file path]
下载各个节点的数据到本地指令。[remote path]是节点中的数据路径；[file path]是本地存储的路径。例如：
Download /Data/big.txt C:\\BigData.txt
4） delete[remote path]
删除某个数据指令。删除操作将会在整个系统的每一个节点中删除，[remote path]是节点中数据的路径。例如：
Delete /Data/big.txt
5） rename[file path][new file Name]
重命名操作指令。[file path]是在远程节点中的文件路径名称。[new file Name]重新命名的名字。例如：
Rename /Data/big.txt newbig.txt
更改后的实际文件名:/Data/newbig.txt。
6） list[/folder]
显示文件目录指令。[/folder]是指目录路径，默认是根目录。例如：
7） kill [task name]
用于停止正在运行的程序。
8） task
显示所有正在运行的程序。
9） exit
退出指令。
现在开始你的编程之旅，方法及其简单，新建你的C#应用程序，并且添加Iveely.CloudComputing.Client引用如下图
Iveely.Framework和NDatabase也是允许添加的，其它非.NET引用添加将会导致错误。在你的C#工程中，添加一个类，继承类Application，并实现该类的方法Run。this.Init(args)方法需要显示添加。
在这之下，你可以按照您以前的思维编写任意的程序了，写完之后，按照下面的方法提交：
1. 双击Iveely.CloudComputing.Client.exe。
2. 按照submit命令提交您的程序。
实践示例
词频统计(Word Count)应该是所有分布式计算中的“Hello World”程序，不管是Hadoop，还是Storm都是采用“Word Count”为大家打开初步认识。Iveely Computing依然采用“Word Count”作为初级入门应用。
按照常用的逻辑思维，我们会考虑用一个哈希表来存放，如果插入的单词存在，则+1，如果不存在则放入哈希表，次数为1。在Iveely Computing中也是采用这样的方法进行计算。
public override void Run(object[] args)
{
//0.先初始化
this.Init(args); //1.虚拟数据构建
string[] contents =
{
"This is Iveely Computing",
"Weclome here",
"Iveely is I void every thing,except love",
"Thanks,Iveely Team."
};
StringBuilder dataBuilder = new StringBuilder();
for (int i = ; i < ; i++)
{
Random random = new Random(i);
int index = random.Next(, );
dataBuilder.AppendLine(contents[index]);
} string[] words = dataBuilder.ToString().Split(new[] { ' ', ',', '\r', '\n' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
WriteToConsole("local words count:" + words.Length);
int globalWordCount = Mathematics.Sum<int>(words.Length);
WriteToConsole("global words count:" + globalWordCount); //2.子节点处理数据
Hashtable table = new Hashtable();
foreach (string word in words)
{
if (table.ContainsKey(word))
{
table[word] = int.Parse(table[word].ToString()) + ;
}
else
{
table.Add(word, );
}
} //3.归并所有结点处理结果
WriteToConsole("local word frequency count:" + table.Keys.Count);
table = Mathematics.CombineTable(table);
WriteToConsole("global word frequency count:" + table.Keys.Count); //4.写入文件
StringBuilder builder = new StringBuilder();
foreach (DictionaryEntry dictionaryEntry in table)
{
builder.AppendLine(dictionaryEntry.Key + " " + dictionaryEntry.Value);
}
WriteText(builder.ToString(), "WordCount.result", true);
}
这就是Iveely Computing中实际用到的代码，唯一不同的地方在于最后一行代码Mathematics.CombineTable(table)，其实也就是开发需要清楚的知道，某些代码是本地运行代码，某些代码是全局运行代码。如果不执行Mathematic.CombineTable(table),则table将是本地运行的结果，而非全局运行的结果，结果理所当然是错误的。在此，再次说明，如果本地代码运行完毕，需要生成全局数据，则需要调用Mathematic里面的方法，生成全局数据，调用完后的数据如果需要写到文件，则记得global=true。反之，global=false。示例源码请参见源码包中的Example_WordCount.cs文件。演示视频下载[8M]。
Iveely Search Engine 0.5.0
如果您觉得WordCount的示例，不足以为您证明Iveely Computing强大的能力，那么下面一个希望您能够喜欢-迟来的Iveely Search Engine 0.5.0。Iveely SE沉寂了大半年，很多社区朋友，问我是否停止了Iveely SE前进的步伐，我说没有，沉寂是为了更大一步的跨越。在0.4.0的时候，我说IveelySE的0.5.0版本要实现分布式。今天它结合Iveely Computing一起诞生了。源码在这里下载。
IveelySE 0.5.0的代码量不足800行，也许你觉得吃惊，但这正是Iveely Computing的魅力。先看下运行截图。
Iveely SE 0.5.0在0.4.0上的至少有下列三大突破：
1. 强大的分布式计算引擎的支持，即Iveely Computing的支持。将0.4.0的独立应用程序变成了分布式应用。将Iveely Computing中的分布式缓存、存储、计算引入，使得0.5.0的计算性能获得超越。基于Iveely Computing也使得容灾处理变得自动化，而无须人工干涉。
2. 插件式功能扩展，模块更加独立。在0.4.0中，若为搜索引擎添加了新的功能，则需要停止0.4.0然后重新启动。在0.5.0中，添加的新功能将不会影响以前的功能正常运行，只需将新的功能写成基于Iveely Computing的应用程序，随时监控该功能的运行情况，也可随时中止。
3. 支持问题式搜索、关联性搜索。问题式搜索是指，例如搜索“金正恩的姑父是谁？”的时候，答案直接能够给出“张成泽”，下列截图中的第一条记录及时问题式搜索结构[更多这样的示例，参见我的微博]。关联性搜索，是指给出一个事或物，能够直接给出与它相关联的事物。下图中的右边关系图即是。
Iveely SE 0.5.0是基于Iveely Computing上运行起来的，因此在Iveely Computing环境搭建完毕之后，需要通过Iveely.CloudComputing.Client.exe提交搜索程序：submit Backstage.cs Iveely.SearchEngine.Backstage Searcher。如下图所示：
然后通过task指令，查看运行状态，可以看到当前有两个结点正在运行，这就表示搜索引擎已经在两个结点运行起来。搜索页面需要自己定制，在Iveely.SearchEngine中有一个Library类，可以直接调用。若您采用其它编程语言，可以调用Query.asmx这个Web Service。这样很简单的就把搜索引擎搭建好了。搜索效果如前面两图所示。
捐助我们
也许您会很奇怪，为何需要捐助，我们需要服务器。数据量越来越大，我们自身的服务器已经不能继续支撑我们的服务器，我们渴望将Iveely.com运行起来，可是硬件限制了我们。因此，我们恳请若您想在硬件上捐助我们，可以捐助服务器[这里捐助]或者支付宝资助[这里资助]，我们将心存感激。我们正如wiki一样，让每个人平等*的获得知识，我们将继续致力于开源事业，倘若达到一定条件，我们将会让Iveely.com正式运行起来。
结 语
世界变化很快，在我们这个浮躁的世界，我们希望自己能坚持理想，总有一天，我们都会逝去，不管是在过去，还是当前，甚至未来，我们需要的不仅仅的是生活的物质基础，我们还需要生活的快乐，而最快乐的，莫过于为理想而奋斗。