push or pull 与hadoop 的机制

无论是消息系统，还是配置管理中心，甚至存储系统，你都要面临这样一个选择，push模型 or pull模型?是服务端主动给客户端推送数据，还是客户端去服务器拉数据，一张图表对比如下：

	push模型	pull模型
描述	服务端主动发送数据给客户端	客户端主动从服务端拉取数据，通常客户端会定时拉取
实时性	较好，收到数据后可立即发送给客户端	一般，取决于pull的间隔时间
服务端状态	需要保存push状态，哪些客户端已经发送成功，哪些发送失败	服务端无状态
客户端状态	无需额外保存状态	需保存当前拉取的信息的状态，以便在故障或者重启的时候恢复
状态保存	集中式，集中在服务端	分布式，分散在各个客户端
负载均衡	服务端统一处理和控制	客户端之间做分配，需要协调机制，如使用zookeeper
其他	服务端需要做流量控制，无法最大化客户端的处理能力。 其次，在客户端故障情况下，无效的push对服务端有一定负载。	客户端的请求可能很多无效或者没有数据可供传输，浪费带宽和服务器处理能力
缺点方案	服务器端的状态存储是个难点，可以将这些状态转移到DB或者key-value存储，来减轻server压力。	针对实时性的问题，可以将push加入进来，push小数据的通知信息，让客户端再来主动pull。 针对无效请求的问题，可以设置逐渐延长间隔时间的策略，以及合理设计协议尽量缩小请求数据包来节省带宽。

在面对大量甚至海量客户端的时候，使用push模型，保存大量的状态信息是个沉重的负担，加上复制N份数据分发的压力，也会使得实时性这唯一的优点也被放小。使用pull模型，通过将客户端状态保存在客户端，大大减轻了服务器端压力，通过客户端自身做流量控制也更容易，更能发挥客户端的处理能力，但是需要面对如何在这些客户端之间做协调的难题。

来自：淘宝JAVA中间件团队博客

相关：http://www.blogjava.net/yongboy/archive/2011/05/04/346206.htm

这里想说明的是， hadoop中，由于tt规模较大，为了减轻 JT的负担，采用了Pull的策略，显然是符合实际情况的。