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节点在Dynamo 中，节点是你用来连接以形成可视化程序的对象。Dynamo 会将每条数据在N 个节点上进行备份，其中N 是可以配置的。为了处理其他更严重的故障带来的一致性问题，Dynamo 使用了去中心化的反熵算法（anti-entropy）来进行分片副本间的数据同步。

并且当首选coordinator （比如说A）故障时，请求在路由到其他节点（D）时，会在元信息中带上首先选择（A 的信息），D 后台会有个常驻线程，检测到A 重新上线时，会将这些有标记的数据移到对应机器上，并且删除本机相应副本。

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当一个put() 请求到达时，coordinator 为新数据生成一个新的vector clock 版本信息，并将其写入本地，然后将数据发给N 个偏好的replica 节点，等到W-1 节点回复，即可认为请求成功。Dynamo 的本地持久化组件，允许选择多种引擎，包括Berkeley Database（BDB），MySQL 和一个基于内存+ 持久化的存储。

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在读的过程中，如果发现某些副本数据过期了，会顺带将其更新，这叫做读修复（read repair）。当有节点加入/ 离开集群时，会导致key range 的拆分/ 合并，进而引起对应Merkle Tree 的重新计算，这也是一个计算密集型操作，会导致很重的额外负载，在线上系统中不能忍受。通过对多条曲线，进行按顺序的放样，生成曲面——Surface.ByLoft。

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不同的设计假设和要求会导致完全不同的设计，Dynamo 的设计目标有以下几个：由于采用微服务架构，Amazon 购物网站的每个页面的渲染通常会涉及到上百个服务。Dynamo 目标是提供不间断的服务，同时保证性能和可扩展性。它允许多个版本的数据并存，大多数情况下，新版本数据能够对旧版本的进行覆盖，从而让系统可以自动的挑选出权威版本（syntactic reconciliation，语法和解）。

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具体方式为将之前从Get 中获得的同一数据对象的版本信息（vector clock）传入更新操作中的context。为了解决些问题，Dynamo 使用了一致性哈希的变种：引入虚拟节点。Dynamo 使用一种叫做矢量时钟（vector clock）的逻辑时钟来表达同一数据多个版本间的因果关系（causality）。