点击“新建”，填写共享库的相关信息。注意，类路径可以填写绝对路径，这个路径是指自定义类jar包的位置
在集群中的每个节点上重复此步骤。
3.为集群中的每个服务器创建一个classloader，并绑定到这个共享库，方法是：
进入到“服务器 > 应用程序服务器”，在服务器列表中，点击集群中的服务器名称，进入服务器配置界面。
在服务器配置界面中点击“Java和进程管理 > 类装入器”，在类装入器管理界面中，点击“新建器。
在库管理界面中点击“添加”，选择刚才创建的共享库，保存所有的配置。
4.经过以上的配置，缓存对象就具备序列化和同步的必要条件了。下面还需要创建一个复制
方式：
一是在创建集群时，选择“为此集群创建复制域”，可以自动创建一个与集群名称同名的复制
如果在创建集群时没有创建复制域，可以进入“环境 > 复制域”界面新建一个，并将
.配置复制域后，还需要为服务器启用高速缓存复制，方法是：
在服务器列表界面选择服务器名称，进入服务器详细配置界面，选择“Web容器
在服务器列表界面选择服务器名称，进入服务器详细配置界面，选择“容器服务 > 动态高速缓存服务”
经过以上配置，缓存的基础条件已经具备，我们可以根据需要创建缓存实例了。
6.
通过管理控制台配置。进入“资源>高速缓存实例 > 对象高速缓存”，先在作用域中选择集群，并点击“应用”
选择“新建”，JNDI名称即程序中进行JNDI查找的名称，同时也要启用高速缓存复制，与应用服务器上的设置一致，但优先级要高于应用服务器层面的设置。
注意：在本地改动后，要修改到主配置
7.
106 was 重启方法
1.先在C3群里告诉大家,"@all',106 was 重启下"
2.若没有人提出异议,就点击106桌面上的stop和start的bat文件(注意,此方法只针对重启106 was)
3.重启前,先看一下was 上的应用的情况(是启动状态还是停止状态),保证重启完was后应用的状态是一致的
8.缓存设置好以后，要把项目发布到was中去，然后才能进行访问（部署方法点这里DM应用部署步骤）。
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分布式缓存服务器设计原理 1.数据是如何被分布到多个服务器上的？（一致性哈希算法） 假设有n台服务器， 计算这n台服务器的IP地址的哈希值， 把这些哈希值从小到大按顺时针排列组成一个“服务器节点环”， 客户端需要存储一系列的“键值对”到这些服务器上去， 计算这些“键”的哈希值， 看看这些“键”的哈希值落在“服务器环”的哪些区间， 如下图所示： 根据上图示意，数据将被存储在“顺时针方向上的下一个服务器节点” 读取数据时，也是先根据“键”的哈希值，找到这个服务器节点， 再向这个节点索取数据。 2.数据如何均匀的分布？（虚拟服务器） 假设服务器数量较少， 很可能造成有些服务器存储的数据较多、承担的压力较大， 有些服务器就比较空闲。 这时就要把一台服务器虚拟化成多台服务器， 具体的操作办法： 在计算服务器对应的哈希值时 可以在IP地址字符串加多个“尾缀” 比如：
10.0.0.1#1 10.0.0.1#2 10.0.0.1#3 .... 这样，一台物理服务器就被虚拟化成多台服务器， 对应“服务器环”上的多个节点。 3.如何实现数据的热备份？ 以顺时针方向看“服务器环” 当有客户端把数据存储在第1台服务器上后， 第1台服务器负责把该数据拷贝一份给第2台服务器 以此类推， 也就是说“服务器环”上的每一个节点，都是上一个节点的热备份节点 同时，一个服务器上存了两类数据，一类是自身的业务数据，一类是上一节点的热备数据。注意：这里所说的服务器，都是物理服务器，不是虚拟服务器。 如下图所示 4.如何让客户端发现所有服务端？ 每个服务器节点都要维护一个对照表 这个对照表中包含所有服务器，（IP地址和IP地址的哈希值对照表） 配置客户端时，只要让客户端知道任意一个服务器的IP地址即可 客户端可以通过获取这个服务器的对照表从而知道所有的服务器 客户端初始化的时候，这个对照表也存储在客户端一份 客户端根据这个对照表来存取数据
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部层：局部模式 局部模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的模式，但其描述的容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
论分布式数据库的设计与实现 摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。 关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制 针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。 1、系统的架构设计 采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。 2、数据的分布 从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。 将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式： （1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。 （2）在全局数据与教务处、总务处等各部门之间，数据是按照其应用功能来划分的，所以采用了垂直分片的方式。在数据库服务器与Web数据库服务器
分布式缓存的最佳实践案例分析
本文主要介绍使用分布式缓存的优秀实践和线上案例。这些案例是笔者在多家互联网公司里积累并形成的优秀实践，能够帮助大家在生产实践中避免很多不必要的生产事故。 一、缓存设计的核心要素 我们在应用中决定使用缓存时，通常需要进行详细的设计，因为设计缓存架构看似简单，实则不然，里面蕴含了很多深奥的原理，如果使用不当，则会造成很多生产事故甚至是服务雪崩之类的严重问题。 笔者在做设计评审的过程中，总结了所有与缓存设计相关的设计点，这里列出来供大家参考。 1、容量规划 ?缓存内容的大小 ?缓存内容的数量 ?淘汰策略 ?缓存的数据结构 ?每秒的读峰值 ?每秒的写峰值
2、性能优化 ?线程模型 ?预热方法 ?缓存分片 ?冷热数据的比例3、高可用 ?复制模型 ?失效转移 ?持久策略 ?缓存重建 4、缓存监控 ?缓存服务监控 ?缓存容量监控
?缓存请求监控 ?缓存响应时间监控 5、注意事项 ?是否有可能发生缓存穿透 ?是否有大对象 ?是否使用缓存实现分布式锁 ?是否使用缓存支持的脚本（Lua） ?是否避免了Race Condition 笔者在这里把这些设计点提供给读者，请读者在做缓存设计时把每一项作为一个思考的起点，思考我们在设计缓存时是否想到了这些点，以避免在设计的过程中因忽略某一项而导致严重的线上事故发生。 二、缓存设计的优秀实践 笔者在做设计评审的过程中，总结了一些开发人员在设计缓存系统时的优秀实践，如下所述：
优秀实践1 缓存系统主要消耗的是服务器的内存，因此，在使用缓存时必须先对应用需要缓存的数据大小进行评估，包括缓存的数据结构、缓存大小、缓存数量、缓存的失效时间，然后根据业务情况自行推算在未来一定时间内的容量的使用情况，根据容量评估的结果来申请和分配缓存资源，否则会造成资源浪费或者缓存空间不够。 优秀实践2 建议将使用缓存的业务进行分离，核心业务和非核心业务使用不同的缓存实例，从物理上进行隔离，如果有条件，则请对每个业务使用单独的实例或者集群，以减小应用之间互相影响的可能性。笔者就经常听说有的公司应用了共享缓存，造成缓存数据被覆盖以及缓存数据错乱的线上事故。 优秀实践3
MemCache是一套高性能分布式的高速缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发。目前被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。 MemCache通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCache是一个存储键值对的HashMap，在内存中对任意的数据(比如字符串、对象等)所使用的key-value存储，数据可以来自数据库调用、API调用，或者页面渲染的结果。 MemCache设计理念就是小而强大，它简单的设计促进了快速部署、易于开发并解决面对大规模的数据缓存的许多难题，而所开放的API使得MemCache能用于Java、C/C++/C#、Perl、 Python、PHP、Ruby等大部分流行的程序语言。 MemCache工作原理MemCache采用C/S架构，在服务器端启动后，以守护程序的方式，监听客户端的请求。启 动时可以指定监听的IP(服务器的内网ip/外网ip)、端口号(所以做分布式测试时，一台服务器上可以启动多个不同端口号的MemCached进程)、使用的内存大小等关键参数。一旦启动，服务就会一直处于可用状态。
为了提高性能，MemCache缓存的数据全部存储在MemCache管理的内存中，所以重启服务器之后缓存数据会清空，不支持持久化。 MemCache内存管理 内存结构 每个slab_class里面包含若干个slab。 每个slab里面包含若干个page，page的默认大小是1M。 每个page里面包含若干个chunk，chunk是数据的实际存放单位，每个slab 里面的 chunk大小相同 内存分配方式 Memcached使用slab allocation机制来分配和管理内存。 先将分配的内存按照预设好的大小分割成特定长度的内存块，再把尺寸相同的内存块分 成组。数据在存放时，根据键值大小去匹配slab大小，找就近的slab存放。而传统的内存管理方式是，使用完通过malloc分配的内存后通过free来回收内存，这种方式容易产生内存碎片并降低操作系统对内存的管理效率。 存放数据时，首先slab要申请内存，申请内存以page为单位。
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。
在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。
Memcached 什么是Memcached 许多Web 应用程序都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大，访问的集中，就会出现REBMS的负担加重，数据库响应恶化，网站显示延迟等重大影响。 Memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是通过缓存数据库查询结果，减少数据库的访问次数，以提高动态Web 应用的速度、提高扩展性。如图： Memcached的特点： Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器具有以下特点。 1.协议简单：memcached的服务器客户端通信并不使用复杂的MXL等格式， 而是使用简单的基于文本的协议。 2.基于libevent的事件处理：libevent是个程序库，他将Linux 的epoll、BSD 类操作系统的kqueue等时间处理功能封装成统一的接口。memcached使 用这个libevent库，因此能在Linux、BSD、Solaris等操作系统上发挥其高 性能。 3.内置内存存储方式：为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在 memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重 启memcached，重启操作系统会导致全部数据消失。另外，内容容量达
到指定的值之后memcached回自动删除不适用的缓存。 4.Memcached不互通信的分布式：memcached尽管是“分布式”缓存服务器， 但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信 息。他的分布式主要是通过客户端实现的。 Memcached的内存管理 最近的memcached默认情况下采用了名为Slab Allocatoion的机制分配，管理内存。在改机制出现以前，内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc 和free来进行的。但是这中方式会导致内存碎片，加重操作系统内存管理器的负担。 Slab Allocator的基本原理是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块，已完全解决内存碎片问题。Slab Allocation 的原理相当简单。将分配的内存分割成各种尺寸的块（chucnk），并把尺寸相同的块分成组（chucnk的集合）如图： 而且slab allocator 还有重复使用已分配内存的目的。也就是说，分配到的内存不会释放，而是重复利用。 Slab Allocation 的主要术语 Page :分配给Slab 的内存空间，默认是1MB。分配给Slab 之后根据slab 的大小切分成chunk. Chunk : 用于缓存记录的内存空间。 Slab Class:特定大小的chunk 的组。 在Slab 中缓存记录的原理 Memcached根据收到的数据的大小，选择最合适数据大小的Slab (图2) memcached中保存着slab内空闲chunk的列表，根据该列表选择chunk,然后将数据缓存于其中。
EMC Greenplum数据库简介 Greenplum 是2002年开始成立研发团队的，核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师，例如：Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。 Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，按列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有500多家世界级重大客户采用该软件，例如：NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG，AMEX,CIA，德意志银行，美国联邦储备委员会，支付宝，NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype，WalMart，中国联通，太平洋保险等。这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB，其中，全球最大的有6500TB，中国最大的有1000TB。每一天，全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。 Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍 Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术，应用到了数据库软件领域。该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。
Greenplum数据仓库软件功能： 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。 混合的存储和执行（按列或按行） Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。 基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定： 这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。
一、背景 在高并发的分布式的系统中，缓存是必不可少的一部分。没有缓存对系统的加速和阻挡大量的请求直接落到系统的底层，系统是很难撑住高并发的冲击，分布式系统中缓存的设计是很重要的一环 使用缓存的收益： ●加速读写，缓存一般是内存操作，要比传统数据库操作要快的多 ●降低后端的负载。缓存一些复杂计算或者耗时得出的结果可以降低后端系统对CPU、 IO、线程这些资源的需求 ●本地缓存远端调用结果，减少服务间的调用，提升服务并发能力 目前问题： ●目前业务中对缓存的使用并不多，在这次直播活动中，组件性能瓶劲很多，有很大一 部分是可以通过缓存加速的 ●疫情直播活动期间，几个核心服务由于人手、改造难度问题等，最后由罗陈珑做一了 个缓存代理服务，把UC、EOMS的部分接口做了缓存代理，这些缓存本来应該由服务提供者来实现的 ●数据一致性问题，加了缓存之后，随之而来的就是数据一致性的问题，发现有数据不 能及时更新 ●目前大家对缓存使用方式不太统一，有的组件使用本地JVM缓存时封装太复杂，出现 问题不好定位，清除缓存也不好做 二、目标 ●降低分布式缓存技术使用门槛，将分布式缓存框架作为微服务开发必备的脚手架，让
开发者更易使用，避免因技术门槛而放弃使用缓存 梳理核心业务，使用分布式缓存加速服务响应速度，降低服务负载 三、分布式缓存方案 3.1 @WafCacheable 缓存 3.1.1 分布式缓存和本地jvm缓存 为了提高接口能力，需要将一些频繁访问但数据更新频率比较低的放入缓存中，不要每次从数据库或其他耗时耗资源的数据源中取。使用@WafCacheable 注解，缓存过期时间可以根据数据更新频率自由设定，不设置默认为2小时。 @WafCacheable 标记的方法被拦截后，数据获取的优先级：本地jvm缓存>redis缓存> 数据源（DB、RMI、其他耗时耗资源的操作） @WafCacheable 使用场景：高频访问低频更新的数据 注意：@WafCacheable 对同一个类里的内调方法（A调B， B上加注解不生效），如果直接用this.B()，加在B上的缓存不生效，需要使用${service}.B()调用(${service}指service实例)。 3.1.2 RMI缓存 RMI(Remote Method Invocation)是指微服务提供的SDK中FeignClient方式申请的接
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成，,每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库 ,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上，它的数据存储方式与集中式数据库系统不同，数据被分片并分散存储于网络中不同的存储节点之上，并且每一个分片都有2到3个副本，以保证数据可靠性，但每一个存储节点上都只有部分数据，没有一个存储节点存有这样将为分布式数据库灾备的实现带来挑战，传统的基于卷、基于集中存储、基于传统数据库的两地三中心解决方案将不再适用于分布式环境灾备的实现，本文将主要介绍分布式数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。
分布式数据库 第一节基本概念 一，集中式数据库系统和分布式数据库系统 1．集中式数据库系统，是指数据库中的数据集中存储在一台计算机上，数据的处理也集中在一台计算机上完成。 2. 分散式数据库系统，采用了数据分散存储的办法，将数据库分成多个建立在多台计算机上，此时各个数据库的管理和应用程序是分开的并独立的，这种系统称为分散式系统。 3.分布式数据库系统，是指数据库数据存放在计算机网络上的不同场地的计算机中，每一个计算机都有自治处理能力，并完成局部应用；而每一场地也参与（至少一种）全局应用程序的执行，全局应用程序可以通过网络通信访问系统中的多个场地的数据，这样的系统，称为分布式数据库系统。 4. 分布式数据库管理系统DDBMS，是分布式数据库系统的核心，它是分布式数据库系统中的一组软件，负责分布式数据库的建立、查询、更新、复制、管理的软件。 5. 局部自治性，是指有独立处理能力并能完成局部应用。 区分一个系统是分散式还是分布式系统，就是判断系统是否支持全局。 二，分布式数据库体统的透明性 分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式数据库系统。
（1）位置透明性：是指用户或应用程序员应当了解分片情况，但不必了解片段的存储场地。位置透明性位于分片视图与分配视图之间。 （2）数据复制：是指数据在每个场地的重复存储。 （3）复制透明性：即用户或程序员不必关心数据库在网络中各个节点的数据复制情况，更新操作引起的波动由系统来处理。 三，分布式数据库的特点 （1）数据的分布性。分布式数据库中的数据分布在网络中的各个节点。 （2）统一性。包括数据在逻辑上的统一性和数据在管理上的统一性。 △逻辑上的统一性指的是分散在计算机网络各个节点上的数据库构成一个在逻辑上单一的数据库，呈现给用户的如同一个统一的集中式数据库。 △管理上的统一性指的是分布式数据库是由分布式数据管理系统统一管理和维护。 （3）透明性。用户在使用数据库时，与使用集中式数据库一样，无需知道其所关心的数据存放的位置，存储了几次。用户需要关心的仅仅是整 个数据库的逻辑结构 理想的分布式数据库所具有的规则和目标 （1）局部节点自治性。 （3）能继续操作。 （4）具有位置独立性（位置透明性）。 （5）分片独立性（分片透明性）。 （6）数据复制独立性（复制透明性） （7）支持分布查询处理。 （8）支持分布事务管理。 （9）具有硬件独立性。 （10）具有操作系统独立性。 （11）具有网络独立性 （12）具有DBMS独立性。
大型分布式系统中的缓存架构 本文主要介绍大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景。 缓存概述 缓存概述 缓存的分类 缓存主要分为四类，如下图：
缓存的分类 CDN 缓存 CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。 在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求。 应用场景：主要缓存静态资源，例如图片，视频。CDN 缓存应用如下图：
未使用 CDN 缓存 使用 CDN 缓存CDN 缓存优点如下图： 优点
反向代理缓存 反向代理位于应用服务器机房，处理所有对 Web 服务器的请求。 如果用户请求的页面在代理服务器上有缓冲的话，代理服务器直接将缓冲内容发送给用户。 如果没有缓冲则先向 Web 服务器发出请求，取回数据，本地缓存后再发送给用户。通过降低向 Web 服务器的请求数，从而降低了 Web 服务器的负载。 应用场景：一般只缓存体积较小静态文件资源，如css、js、图片。 反向代理缓存应用如下图：
反向代理缓存应用图开源实现如下图： 开源实现 本地应用缓存
指的是在应用中的缓存组件，其最大的优点是应用和Cache 是在同一个进程内部，请求缓存非常快速，没有过多的网络开销等。 在单应用不需要集群支持或者集群情况下各节点无需互相通知的场景下使用本地缓存较合适。 同时，它的缺点也是应为缓存跟应用程序耦合，多个应用程序无法直接的共享缓存，各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，对内存是一种浪费。 应用场景：缓存字典等常用数据。 缓存介质如下图所示： 缓存介质 编程直接实现如下图：
(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。
山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（) 研究生姓名: 刘杰飞 年级： 2014级 学号： 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有
金蝶云星空 分布式缓存使用说明书 修改记录 Ver. No 发版日期编制人批准人修改的章节号V1.02017/12/08 刘兵赖碧云初始版本 V1.22018/01/03 刘兵赖碧云 6.1.2 V1.3 2018/02/24 刘兵赖碧云 6.1
目录 1.概述 (3) 1.1.目的 (3) 1.2.范围 (3) 1.3.适用对象 (3) 1.4.参考资料 (3) 2.问题与解决策略 (3) 3.目标和约束 (3) 4.部署Redis服务 (4) 4.1.安装服务--service-install(安装必须的步骤) (4) 4.2.卸载服务--service-uninstall (4) 4.3.启动服务--service-start(安装必须的步骤) (4) 4.4.停止服务--service-stop (5) 4.5.服务配置修改（服务名和端口） (5) 4.6.Redis-cli配置(如果4.1按照2，3小点进行了修改，此节配置可以忽略) (5) 5.Redis配置文件修改 (5) 6.Redis缓存代码示例 (6) 6.1.1.写缓存和读缓存 (6) 6.1.2.错误的读写缓存 (7) 7.附录 (8)
1. 概述 1.1. 目的 为系统集群及分布式应用提供基础缓存服务。 1.2. 范围 适用版本：V6.2和后续版本 1.3. 适用对象 本文档适用于： 开发工程师：部署和开发指导。 实施人员：部署指导。 1.4. 参考资料 Redis相关资料 2. 问题与解决策略 愿景关注点描述与示例 3. 目标和约束 目标： 提供单据和基础数据的分布式缓存支持；
分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
分布式缓存Redis使用方法 作者：张小博，新炬网络技术专家。 缓存在系统中的作用： 1、少量数据存储，高速读写访问。通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2、海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。Redis3.0以后开始支持集群，实现了半自动化的数据分片，不过需要smart-client的支持。 Redis全角度介绍: 网络模型：Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。 内存管理：Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list 等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片，Redis跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔除任何非临时数据（但会尝试剔除部分临时数据），这点上Redis更适合作为存储而不是cache。 数据一致性问题：在一致性问题上，个人感觉redis没有memcached实现的好，Memcached提供了cas命令，可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。Redis没有提供cas 命令，并不能保证这点，不过Redis提供了事务的功能，可以保证一串命令的原子性，中间不会被任何操作打断。 支持的KEY类型：Redis除key/value之外，还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构，提供了KEYS进行枚举操作，但不能在线上使用，如果需要枚举线上数据，Redis提供了工具可以直接扫描其dump文件，枚举出所有数据，Redis还同时提供
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。