當前位置:首頁 » 硬碟大全 » 分布式緩存系統怎麼樣
擴展閱讀
accessinsertsql 2022-08-11 09:34:29
光遇配置不了怎麼辦 2022-08-11 09:33:16

分布式緩存系統怎麼樣

發布時間: 2022-08-07 03:14:26

A. 分布式緩存主要用在高並發環境下的作用

分布式緩存主要用在高並發環境下,減輕資料庫的壓力,提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時,磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級,因此,在資料庫之前加一層緩存,能夠顯著提高系統的響應速度,並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫,MySQL提供完整的ACID操作,支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等,能夠非常客易地建立查詢索引,執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作,並且支持存儲過程、函數等功能,產品成熟度高,功能強大。但是,對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說,出於對性能的考慮,不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能,犧牲了系統的易用性,並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中,流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL,它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於,它不使用SQL作為查詢語言來查找數據,而採用key-value形式進行查找,提供了更高的查詢效率及吞吐,並且能夠更加方便地進行擴展,存儲海量數據,在數千個節點上進行分區,自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中,消息作為應用間通信的一種方式,得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中,直到被接收者取出,由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應,消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度,提升了分布式系統協作的效率,使得系統能夠更快地響應用戶,提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時,分布式消息隊列還能夠作為緩沖,削峰填谷,緩解集群的壓力,避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色,它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求,解決資料庫like查詢效率低下的問題,又能夠解決分布式環境下,由於採用分庫分表,或者使用NoSQL資料庫,導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。

B. 「分布式緩存」 是什麼概念,怎麼理解

我的理解,分布式緩存系統是為了解決資料庫伺服器和web伺服器之間的瓶頸。
如果一個網站的流量很大,這個瓶頸將會非常明顯,每次資料庫查詢耗費的時間將會非常可觀。
對於更新速度不是很快的網站,我們可以用靜態化來避免過多的資料庫查詢。
對於更新速度以秒計的網站,靜態化也不會太理想,可以用緩存系統來構建。
如果只是單台伺服器用作緩存,問題不會太復雜,如果有多台伺服器用作緩存,就要考慮緩存伺服器的負載均衡。

C. zettastor分布式塊存儲系統怎麼樣

分布式存儲系統,是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據,存儲伺服器成為系統性能的瓶頸,也是可靠性和安全性的焦點,不能滿足大規模存儲應用的需要。 分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構,利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷,利用位置伺服器定位存儲信息,它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率,還易於擴展。 簡單來說:為了簡化用戶端的使用,提供了一個分布式緩存系統來提供對此分布式存儲系統的訪問介面以及本地數據緩沖以降低網路壓力。

D. 什麼是靈動的分布式存儲系統

什麼是分布式系統

分布式系統是由一組通過網路進行通信、為了完成共同的任務而協調工作的計算機節點組成的系統。

分布式系統的出現是為了用廉價的、普通的機器完成單個計算機無法完成的計算、存儲任務。其目的是利用更多的機器,處理更多的數據。

首先需要明確的是,只有當單個節點的處理能力無法滿足日益增長的計算、存儲任務的時候,且硬體的提升(加內存、加磁碟、使用更好的CPU)高昂到得不償失的時候,應用程序也不能進一步優化的時候,我們才需要考慮分布式系統。

因為,分布式系統要解決的問題本身就是和單機系統一樣的,而由於分布式系統多節點、通過網路通信的拓撲結構,會引入很多單機系統沒有的問題,為了解決這些問題又會引入更多的機制、協議,帶來更多的問題。

在很多文章中,主要講分布式系統分為分布式計算(computation)與分布式存儲(storage)。

計算與存儲是相輔相成的,計算需要數據,要麼來自實時數據(流數據),要麼來自存儲的數據;而計算的結果也是需要存儲的。

在操作系統中,對計算與存儲有非常詳盡的討論,分布式系統只不過將這些理論推廣到多個節點罷了。

那麼分布式系統怎麼將任務分發到這些計算機節點呢,很簡單的思想,分而治之,即分片(partition)。

對於計算,那麼就是對計算任務進行切換,每個節點算一些,最終匯總就行了,這就是MapRece的思想;對於存儲,更好理解一下,每個節點存一部分數據就行了。當數據規模變大的時候,Partition是唯一的選擇,同時也會帶來一些好處:

(1)提升性能和並發,操作被分發到不同的分片,相互獨立

(2)提升系統的可用性,即使部分分片不能用,其他分片不會受到影響

理想的情況下,有分片就行了,但事實的情況卻不大理想。原因在於,分布式系統中有大量的節點,且通過網路通信。

單個節點的故障(進程crash、斷電、磁碟損壞)是個小概率事件,但整個系統的故障率會隨節點的增加而指數級增加,網路通信也可能出現斷網、高延遲的情況。

在這種一定會出現的「異常」情況下,分布式系統還是需要繼續穩定的對外提供服務,即需要較強的容錯性。

E. 請問:什麼是分布式緩存系統 - PHP進階討論

我的理解,分布式緩存系統是為了解決資料庫伺服器和web伺服器之間的瓶頸。
如果一個網站的流量很大,這個瓶頸將會非常明顯,每次資料庫查詢耗費的時間將會非常可觀。
對於更新速度不是很快的網站,我們可以用靜態化來避免過多的資料庫查詢。
對於更新速度以秒計的網站,靜態化也不會太理想,可以用緩存系統來構建。
如果只是單台伺服器用作緩存,問題不會太復雜,如果有多台伺服器用作緩存,就要考慮緩存伺服器的負載均衡。

F. 什麼是分布式存儲系統

分布式存儲系統

定義

分布式存儲系統是大量普通PC伺服器通過Internet互聯,對外作為一個整體提供存儲服務

特性

  • 可擴展

  • 低成本

  • 高性能

  • 易用

挑戰

分布式存儲系統的挑戰主要在於數據、狀態信息的持久化,要求在自動遷移、自動容錯、並發讀寫的過程中保證數據的一致性。分布式存儲涉及的技術主要來自兩個領域:分布式系統以及資料庫。


  • 數據分布

  • 一致性

  • 容錯

  • 負載均衡

  • 事務與並發控制

  • 易用性

  • 壓縮/解壓縮

分類

非結構化數據,一般的文檔

結構化數據, 存儲在關系資料庫中

半結構化數據,HTML文檔

不同的分布式存儲系統適合處理不同類型的數據:


分布式文件系統

非結構化數據,這類數據以對象的形式組織,不同對象之間沒有關聯,這樣的數據一般稱為Blob(二進制大對象)數據

典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System

另外,分布式文件系統也常作為分布式表格系統以及分布式資料庫的底層存儲,如谷歌的GFS可以作為分布式表格系統Google Bigtable 的底層存儲,Amazon的EBS(彈性存儲塊)系統可以作為分布式資料庫(Amazon RDS)的底層存儲

總體上看,分布式文件系統存儲三種類型的數據:Blob對象、定長塊以及大文件

分布式鍵值系統

較簡單的半結構化數據,只提供主鍵的CRUD(創建、讀取、更新、刪除)

典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair

分布式表格系統

較復雜的半結構化數據,不僅支持CRUD,而且支持掃描某個主鍵范圍

以表格為單位組織數據,每個表格包括很多行,通過主鍵標識一行,支持根據主鍵的CRUD功能以及范圍查找功能

典型的有Google Bigtable 以及 Megastore,Microsoft Azure Table Storage,Amazon DynamoDB等

分布式資料庫

存儲結構化數據,一般是由單機關系資料庫擴展而來

典型的包括MySQL資料庫分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure

G. 什麼是分布式緩存

分布式緩存能夠處理大量的動態數據,因此比較適合應用在Web 2.0時代中的社交網站等需要由用戶生成內容的場景。從本地緩存擴展到分布式緩存後,關注重點從CPU、內存、緩存之間的數據傳輸速度差異也擴展到了業務系統、資料庫、分布式緩存之間的數據傳輸速度差異。

常用的分布式緩存包括Redis和Memcached。

Memcached

Memcached是一個高性能的分布式內存對象緩存系統,用於動態Web應用以減輕資料庫負載。Memcached通過在內存中緩存數據和對象來減少讀取資料庫的次數,從而提高動態、資料庫驅動網站的速度。

特點:哈希方式存儲;全內存操作;簡單文本協議進行數據通信;只操作字元型數據;集群由應用進行控制,採用一致性哈希演算法。

限制性:數據保存在內存當中的,一旦機器重啟,數據會全部丟失;只能操作字元型數據,數據類型貧乏;以root許可權運行,而且Memcached本身沒有任何許可權管理和認證功能,安全性不足;能存儲的數據長度有限,最大鍵長250個字元,儲存數據不能超過1M。

Redis

Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫,並提供多種語言的API。

特點:

Redis支持的數據類型包括:字元串、string、hash、set、sortedset、list;Redis實現持久化的方式:定期將內存快照寫入磁碟;寫日誌;Redis支持主從同步。

限制性:單核運行,在存儲大數據的時候性能會有降低;不是全內存操作;主從復制是全量復制,對實際的系統運營造成了一定負擔。

H. 分布式緩存是什麼

分布式緩存主要用於在高並發環境下,減輕資料庫的壓力,提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時,磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級,因此,在資料庫之前加一層緩存,能夠顯著提高系統的響應速度,並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫,MySQL提供完整的ACID操作,支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等,能夠非常客易地建立查詢索引,執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作,並且支持存儲過程、函數等功能,產品成熟度高,功能強大。但是,對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說,出於對性能的考慮,不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能,犧牲了系統的易用性,並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中,流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL,它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於,它不使用SQL作為查詢語言來查找數據,而採用key-value形式進行查找,提供了更高的查詢效率及吞吐,並且能夠更加方便地進行擴展,存儲海量數據,在數千個節點上進行分區,自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中,消息作為應用間通信的一種方式,得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中,直到被接收者取出,由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應,消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度,提升了分布式系統協作的效率,使得系統能夠更快地響應用戶,提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時,分布式消息隊列還能夠作為緩沖,削峰填谷,緩解集群的壓力,避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色,它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求,解決資料庫like查詢效率低下的問題,又能夠解決分布式環境下,由於採用分庫分表,或者使用NoSQL資料庫,導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。