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
６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连
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
Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)
引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
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。
分布式文件系统架构设计 1. 前言...................................................... 3.
2. HDFS1 (3) 3. HDFS2 (5) 4. HDFS3 ............................................................................................. 1 1 5. 结语..................................................... 1.5
1. 刖言 Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System )，简称HDFS，解 决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce ，解决了海量数据如何计 算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我 们今天重点给大家介绍的是Hadoop 里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop 重要的比较大的版本有:Hadoop1 ,Hadoop2 , hadoop3 。同时也相对应的有HDFS1 ，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优 化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我 们的系统架构能力。 2. HDFS1
本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。 本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容，在此翻译并分享给大家。 开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分，随着这些网站的逐步壮大，他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前，给予大家切实有用的指导和帮助。 这篇文章主要侧重于Web系统，并且也适用于其他分布式系统。 Web分布式系统设计的原则 构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么？在最初，仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。 和大多数事情一样，当构建一个Web服务时，需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡，会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则： ?可用性 ?性能 ?可靠性 ?可扩展 ?易管理 ?成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而，它们也可能彼此相左，例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子：选择地址容量，仅通过添加更多的服务器（可伸缩性），这个可能以易管理（你不得不操作额外的服务器）和成本作为代价（服务器价格）。 无论你想设计哪种类型的Web应用程序，这些原则都是非常重要的，甚至这些原则之间也会互相羁绊，做好它们之间的权衡也非常重要。 基础
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。
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
分布式文件系统架构设计
目录 1.前言 (3) 2.HDFS1 (3) 3.HDFS2 (5) 4.HDFS3 (11) 5.结语 (15)
1.前言 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，解决了海量数据存储的问题；实现了一个分布式计算引擎MapReduce，解决了海量数据如何计算的问题；实现了一个分布式资源调度框架YARN，解决了资源调度，任务管理的问题。而我们今天重点给大家介绍的是Hadoop里享誉世界的优秀的分布式文件系统-HDFS。 Hadoop重要的比较大的版本有:Hadoop1，Hadoop2，hadoop3。同时也相对应的有HDFS1，HDFS2，HDFS3三个大版本。后面的HDFS的版本，都是对前一个版本的架构进行了调整优化，而在这个调整优化的过程当中都是解决上一个版本的架构缺陷，然而这些低版本的架构缺陷也是我们在平时工作当中会经常遇到的问题，所以这篇文章一个重要的目的就是通过给大家介绍HDFS不同版本的架构演进，通过学习高版本是如何解决低版本的架构问题从而来提升我们的系统架构能力。 2.HDFS1
最早出来投入商业使用的的Hadoop的版本，我们称为Hadoop1，里面的HDFS就是HDFS1，当时刚出来HDFS1，大家都很兴奋，因为它解决了一个海量数据如何存储的问题。HDFS1用的是主从式架构，主节点只有一个叫：Namenode，从节点有多个叫：DataNode。 我们往HDFS上上传一个大文件，HDFS会自动把文件划分成为大小固定的数据块（HDFS1的时候，默认块的大小是64M，可以配置），然后这些数据块会分散到存储的不同的服务器上面，为了保证数据安全，HDFS1里默认每个数据块都有3个副本。Namenode是HDFS的主节点，里面维护了文件系统的目录树，存储了文件系统的元数据信息，用户上传文件，下载文件等操作都必须跟NameNode进行交互，因为它存储了元数据信息，Namenode为了能快速响应用户的操作，启动的时候就把元数据信息加载到了内存里面。DataNode是HDFS的从节点，干的活就很简单，就是存储block文件块。
高并发网站多级缓存设计
什么是多级缓存 所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示： 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示： 1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率，相对于轮询，
一致性哈希会存在单机热点问题，一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx，一种办法是设置一个阀值，当超过阀值，改为轮询算法。 2）接着应用Nginx读取本地缓存（本地缓存可以使用Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache（磁盘/内存）、Local Redis实现），如果本地缓存命中则直接返回，使用应用Nginx本地缓存可以提升整体的吞吐量，降低后端的压力，尤其应对热点问题非常有效。 3）如果Nginx本地缓存没命中，则会读取相应的分布式缓存（如Redis缓存，另外可以考虑使用主从架构来提升性能和吞吐量），如果分布式缓存命中则直接返回相应数据（并回写到Nginx本地缓存）。 4）如果分布式缓存也没有命中，则会回源到Tomcat集群，在回源到Tomcat集群时也可以使用轮询和一致性哈希作为负载均衡算法。 5）在Tomcat应用中，首先读取本地堆缓存，如果有则直接返回（并会写到主Redis集群），为什么要加一层本地堆缓存将在缓存崩溃与快速修复部分细聊。
6）作为可选部分，如果步骤4没有命中可以再尝试一次读主Redis集群操作。目的是防止当从有问题时的流量冲击。 7）如果所有缓存都没有命中只能查询DB或相关服务获取相关数据并返回。 8）步骤7返回的数据异步写到主Redis集群，此处可能多个Tomcat实例同时写主Redis集群，可能造成数据错乱，如何解决该问题将在更新缓存与原子性部分细聊。 应用整体分了三部分缓存：应用Nginx本地缓存、分布式缓存、Tomcat堆缓存，每一层缓存都用来解决相关的问题，如应用Nginx本地缓存用来解决热点缓存问题，分布式缓存用来减少访问回源率、Tomcat堆缓存用于防止相关缓存失效/崩溃之后的冲击。 虽然就是加缓存，但是怎么加，怎么用细想下来还是有很多问题需要权衡和考量的，接下来部分我们就详细来讨论一些缓存相关的问题。 如何缓存数据
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：
桂林理工大学2013年春季学期 <<计算机组成原理X>>课程论文 题目：高速缓冲存储器Cache的工作原 理及技术实现 专业：网络工程 班级：网络11-2班 学号：3110757202 姓名：xxx 信息科学与工程学院 2013年7月
【内容摘要】 缓冲存储器用在两个工作速度不同的硬件之间,在交换信息过程中起到缓冲作用，它能提高计算机系统的工作效益。高速缓冲存储器Cache 是架设在CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快，主要用来提高CPU提取数据的速度，Cache作为PC系统中一个重要功能部件，已成为评价和选购P C系统的重要指标，下面主要谈谈Cache的原理、设计及发展趋势。 【关键词】Cache CPU 命中率映像局部性原理 【前言】 我们通常都认为计算机的速度是由CPU决定的, 虽然CPU主频的提升会带动系统性能的改善，但系统性能的提高不仅仅取决于CPU，还要有其它的硬件或软件来充分发挥它的速度，与系统架构、指令结构、信息在各个部件之间的传送速度及存储部件的存取速度等因素有关，特别是与CPU/内存之间的存取速度有关。我们知道要使用的软件都要通过主存储器(内存)才能运行,而主存储器的运行速度和CPU之间有一个数量级的差距,这就限制了CPU速度潜力的发挥，若CPU工作速度较高，但内存存取速度较低，则造成CPU等待，降低处理速度，浪费CPU的能力。如500MHz的PⅢ，一次指令执行时间为2ns,与其相配的内存（SDRAM）存取时间为10ns，比前者慢5倍，CPU和PC的性能怎么发挥出来？ 如何减少CPU与内存之间的速度差异？有4种办法：一种是在基本总线周期中插入等待，这样会浪费CPU的能力。另一种方法是采用存取时
分布式文件系统（DFS）解决方案 一“分布式文件系统（DFS）”概述 DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。 例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。 二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上； ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹； ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况； ●用户需要对共享文件夹的不间断访问；
●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点； ●用户访问共享文件需要权限。 三“分布式文件系统（DFS）”类型 可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统： 1．作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2．作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。 四分布式文件系统特性 除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于
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；
第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块： a)Client：每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇：用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇：协调安全性、一致性与耦合性时，管理命名空间（文件名和 目录名） 1.3 架构原理 Client：用户 I/O：输入/输出 MDS：Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD：Object Storage Device 对象存储设备
Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式： 1. 直接通过Client实例连接到Client； 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时，Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点（inode），并获得节点号、模式（mode）、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权，则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权（如果该Client还没有的话）。目前操作权有四种，分别通过一个bit表示：读（read）、缓冲读（cache read）、写（write）、缓冲写（buffer write）。在未来，操作权会增加安全关键字，用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写（目前的策略是全部client 都允许）。之后，包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力，以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH（著名的映射函数）分配给OSD。例如，如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作，一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小，Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象，并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的，如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时，会自动放弃这种能力，并向MDS提供新的文件大小（写入时的最大偏移）。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面： 第一，数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。
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
SpaceBuilder 分布式部署方案 适用版本：v3.0 版本信息：0.9 建立日期：2008-5-21 创建人：马志强 审核者： 批准人： 批准日期： 编辑软件：Microsoft Office 2003 中文版
目录 1引言 (3) 1.1引用术语与缩写解释 (3) 2部署综述 (3) 2.1服务器角色与职责 (4) 2.2网络设备 (4) 3服务器配置 (4) 3.1通用配置 (4) 3.1.1单点登录配置 (4) 3.1.2缓存客户端配置 (5) 3.1.3数据库连接字符串配置 (5) 3.2web服务器 (6) 3.2.1与资源服务器相关配置 (6) 3.2.2与文件服务器相关配置 (6) 3.2.3与全文检索服务器相关配置 (8) 3.2.4自运行任务配置 (8) 3.3文件服务器 (10) 3.3.1统一配置 (13) 3.3.2个别配置 (14) 3.3.3WCF附件转换站点的配置： (14) 3.4全文检索服务器 (15) 3.4.1统一配置 (15) 3.4.2个别配置 (16) 3.5资源服务器 (16) 3.6数据库服务器 (16) 3.7缓存服务器 (17) 3.8Email发送服务器 (17) 4服务器配置建议 (17) 4.1合并建议 (17) 图表索引： 图表1 分布式部署视图 (3)
1引言 为了使SpaceBuilder可以应对高负载、大数据量的挑战，进行了该方案的编写。针对不同的数据量及负载会有不同的技术架构，SpaceBuilder是为千万级（单表记录）数据而开发的，因此提供本方案供架构设计以及应用部署人员使用。 SpaceBuilder可以通过部署多台服务器来提升负载，本文档详细介绍如何在多台服务器上进行部署，需要进行哪些设置及注意事项。 1.1引用术语与缩写解释 2部署综述 图表1 分布式部署视图
存储器习题 主要内容：存储器的基木概念和半导体存储器的分类，重点掌握RAM、ROM和Flash 的结构和存储器在微机系统中的连接与扩充方法。 6.1试说明存储器系统的主要性能指标 【答】存储容量、存储速度、可靠性等。 6.2术语“非易失性存储器”是什么意思？PROM和EPROM分别代表什么意思？ 【答】非易失性存储器指其存储信息在没有电源时不会消失。PROM表示Programmable Read Only Memory,EPROM 表示Erasable Programmable Read Only Memory 0 6.3在选择存储器件时，最重要的考虑因素是什么？此外还应考虑哪些因素？ 【答】最重要的因素是位容量。此外，还应考虑易失性、只读性、速度、功耗、可靠性、价格等。 6.4存储器的存取时间是什么意思？它在系统设计时有什么实际意义？ 【答】存储器的存取时间是指存储器接收到稳定的地址输入到完成操作的时间，系统设计时可以据此考虑数据传输、总线的选择和时序安排。 6.5什么是随机存储器？它在系统中起什么作用？ 【答】随机存取是指对所有的存储单元都可以用同样的时间访问，起到警时保存中间结果和运行的程序。随机存储器指其内容可读可写，用于存放各种现场的输入输出数据、中间结果、与外存交换的信息以及作为堆栈使用。 6.6什么是只读存储器？它在系统中起什么作用？ 【答】只读存储器的信息被写入后，只能被读出而不能用通常的办法重写或改写。作用是保存启动程序和部分固化系统程序段。 6.7试比较静态ROM和动态ROM的优缺点。 【答】静态RAM不需要动态刷新，存取速度高，位容景低，功耗较高；动态RAM位密度高、功耗低、成木低，但需要专门的刷新电路每隔一定时间刷新存储信息，在刷新周期不能启动读写，故存取速度慢。 6.8计算机的电源掉电后再接电时(系统中无掉电保护装置)，存储在各类存储器中的信息是否仍 能保存？试从各类存储器的基本原理上来分析说明。 【答】ROM类存储器由于无法修改和写入，故其存储信息不变，可以保存。RAM类存储器由于可随机存取，掉电后无法维持其存储信息，故不能保存。 6.9填空：对由8KX8位，RAM组成的存贮器系统，若某组的起始地址为08000H，则其末地址为(OBFFF) Ho 6.10填空：用2KX4位的存贮芯片组成6KX8位的存储器,需用该片数量为(6)。 6.11实际一个外设端曰译码器，使CPU能寻址四个地址范围：(1)、0280-0287H, (2)、0288- 028FH, (3)、0290-0297H, (4)、0298-029FH。 【答】使用一片2/4译码器，地址线A9、A8、A7、A6、A5通过逻辑电路形成译码器片选信号当为10100时译码器被选通，A4、A3为2/4译码器输入，译码器输出即为上述4个地址范围。 6.12试画出容量为2KX8的RAM连接图(CPU用8088, RAM用2114, RAM地址区为0800H ? 0FFFH)。 分析：芯片数…一组：1KX4的片子2114组成IKX8的存储器需2片，2KX8需4个芯片, 分2组地址线——(211=2048)需11根，(片内10根，片选1根) 数据线——(8根)