分布式文件系统的高并发读写与并行处理(一)

分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种能够处理大规模数据的系统，它将数据存储在多个节点上，并通过网络进行数据交互和处理。

在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的环节，它涉及到如何从各个数据源中采集数据，并将其整合到分布式数据系统中。

本文将详细介绍分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统的相关内容。

二、数据采集方法1. 批量数据采集批量数据采集是指定期间内对数据源进行一次性的采集。

这种方法适合于数据源变化不频繁、数据量较大的情况。

常见的批量数据采集方法有：- 定期全量采集：按照一定的时间间隔，对数据源进行全量采集。

- 增量采集：在全量采集的基础上，只采集数据源中新增或者更新的数据。

2. 实时数据采集实时数据采集是指对数据源中的数据进行实时的采集和处理。

这种方法适合于数据源变化频繁、对数据实时性要求较高的场景。

常见的实时数据采集方法有：- 数据流采集：通过数据流的方式，将数据源中的数据实时传输到分布式数据系统中。

- 变更数据捕获（CDC）：通过监控数据源的变更日志，实时捕获数据源中的变更，并将其同步到分布式数据系统中。

3. 增量数据采集增量数据采集是指对数据源中的增量数据进行采集和处理。

这种方法适合于数据源变化频繁、只需要采集增量数据的场景。

常见的增量数据采集方法有：- 基于时间戳的增量采集：通过记录数据源中的最后更新时间戳，定期采集大于该时间戳的数据。

- 基于增量标记的增量采集：通过记录数据源中的增量标记，定期采集大于该增量标记的数据。

三、分布式数据系统分布式数据系统是一种能够处理大规模数据的系统，它将数据存储在多个节点上，并通过网络进行数据交互和处理。

分布式数据系统具有以下特点：1. 高可靠性：分布式数据系统通过数据冗余和容错机制，保证系统的高可用性和数据的可靠性。

2. 高扩展性：分布式数据系统可以通过增加节点来扩展系统的存储容量和计算能力。

3. 高性能：通过数据分片和并行处理等技术，分布式数据系统能够实现高并发的数据读写和处理。

cubefs开源代码cubefs开源代码——构建高性能虚拟文件系统引言cubefs是一个开源的虚拟文件系统，旨在提供高性能、可扩展的文件存储解决方案。

本文将介绍cubefs的设计原理、特点以及在实际应用中的优势。

一、背景随着大数据时代的到来，对于存储系统的要求也越来越高。

传统的文件系统在面对大规模数据存储和高并发读写时，往往性能表现不尽人意。

而cubefs则是为了解决这些问题而诞生的。

二、设计原理1. 分布式存储cubefs采用分布式存储的方式，将数据分散存储在多个物理节点上。

这样可以提高文件的读写速度，同时增强了系统的容错能力。

即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以正常工作，保证数据的可靠性和可用性。

2. 数据切块为了进一步提升读写性能，cubefs将文件切分为多个数据块，并将这些块分布在多个节点上。

这样可以实现并行读写，大幅度缩短了IO操作的时间。

同时，cubefs还支持数据块的冗余备份，以应对节点故障带来的数据丢失风险。

3. 元数据管理cubefs使用元数据来管理文件系统的目录结构、文件属性等信息。

元数据节点负责存储和管理这些信息，通过分布式存储和冗余备份，保证了元数据的可靠性和可用性。

元数据的高效管理是cubefs实现高性能的关键之一。

三、特点与优势1. 高性能cubefs采用了分布式存储和数据切块的设计，使得文件的读写速度大幅度提升。

同时，通过优化元数据管理，进一步提高了系统的性能表现。

在大规模数据存储和高并发读写的场景下，cubefs表现出色。

2. 可扩展性cubefs的分布式存储和数据切块设计使得系统具有良好的可扩展性。

当数据量增大或者负载增加时，可以通过增加节点或者扩展存储容量来提升系统性能。

这种可扩展性使得cubefs适用于各种规模的应用场景。

3. 可靠性cubefs通过冗余备份和容错机制来保证数据的可靠性。

即使某个节点出现故障，系统仍然可以继续工作，不会导致数据的丢失。

这种可靠性是cubefs的重要优势之一，尤其对于关键数据的存储具有重要意义。

基于RDMA的分布式存储系统研究综述陈游旻;陆游游;罗圣美;舒继武【摘要】远程直接内存访问(remote direct memory access,RDMA)技术正在大数据领域被越来越广泛地应用,它支持在对方主机CPU不参与的情况下远程读写异地内存,并提供高带宽、高吞吐和低延迟的数据传输特性,从而大幅提升分布式存储系统的性能,因此基于RDMA的分布式存储系统将为满足大数据高时效处理和存储带来新的机遇.首先分析了基于RDMA的分布式存储系统简单替换网络传输模块并不能充分发挥RDMA在语义和性能上的优势的原因,并指出存储系统架构需要变革的因素.然后阐述了高效运用RDMA技术主要取决于2个方面:第1方面是硬件资源的高效管理,包括网卡缓存和CPU缓存的合理利用、多核CPU的并行加速以及内存资源管理等;第2方面是软硬件的紧耦合设计,借助RDMA在语义和性能上的特性,重构新型数据组织和索引方式、优化分布式协议等.同时,以分布式文件系统、分布式键值存储和分布式事务系统为典型应用场景,分别阐述了它们在硬件资源管理和软件重构这2个方面的相关研究.最后,给出了总结和展望.【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2019(056)002【总页数】13页(P227-239)【关键词】远程直接内存访问;分布式存储;键值存储;文件系统;分布式事务【作者】陈游旻;陆游游;罗圣美;舒继武【作者单位】清华大学计算机科学与技术系北京 100084;清华大学计算机科学与技术系北京 100084;中兴通讯股份有限公司南京 210012;清华大学计算机科学与技术系北京 100084【正文语种】中文【中图分类】TP302.1在后摩尔时代，多核CPU已经成为发展趋势，同时，内存日益廉价，这使得构建内存存储系统变为可能；在大数据计算领域，数据规模大，数据维度高，数据种类多是其典型特征，内存计算技术逐渐开始发挥重要作用.加州大学伯克利分校开发的Apache Spark[1]以及SAP公司在2012年推出的HANA内存计算[2]已经得到工业界的广泛关注.DRAM相比于磁盘在带宽和延迟上均有几个数量级的优势，能极大地提升本地数据存储性能，然而，DRAM也面临集成度低等问题，单节点内存最大只能达到几百GB，很难满足大型应用的存储需求.构建分布式大内存系统是一种有效途径，但传统以太网带宽和延迟与DRAM性能具有明显差异，网络性能将成为制约系统性能的最重要因素.近年来，远程内存直接访问(remote direct memory access，RDMA)[3]作为一种新兴的跨网数据传输技术逐渐从高性能计算走进大数据领域，并开始受到广泛关注.RDMA技术能够在远端CPU不参与的情况下，绕过内核直接访问远端内存，实现零拷贝的数据传输.近年来，200 Gbps的高速网卡已经走向市场，这与DRAM的带宽进一步靠近.然而，简单地将现有的分布式存储系统中的网络模块替换为RDMA通信模式，而不优化上层软件逻辑的策略，并不能充分发挥RDMA网络的硬件优势，这主要由3个方面导致：1) 硬件管理缺失.一方面，RDMA网卡和处理器均具有独立的缓存系统，并且RDMA网卡的缓存空间尤为有限，因此缓存空间的管理高效与否将直接影响系统整体性能；另一方面，RDMA网卡具有良好的并行性，多核处理器环境下数据传输并行化具有较大空间.然而，简单兼容RDMA的软件系统很少从硬件角度考虑RDMA通信的效率问题，从而忽视了缓存管理、多核并行、资源共享等方面的重要性，导致系统性能低下.2) 软件逻辑冗余.传统软件大多采用模块化设计，软件层次分工明确.在兼容新型硬件时，如果依旧沿用了传统的软件层次，将会导致软件逻辑冗余，效率低下.例如，传统的分布式文件系统需要部署在本地文件系统之上，通过本地文件系统管理本地数据，并依靠分布式软件层构建跨节点统一视图.基于上述软件架构，客户端通过RDMA网络读取数据时，数据块分别经过本地文件系统镜像、页缓存、用户态缓冲区等位置，将出现多层冗余拷贝.在慢速磁盘和传统以太网环境下，内存级冗余拷贝对系统整体性能影响甚微，但是，在构建基于RDMA的内存级分布式文件系统时，多层数据拷贝将明显降低系统整体性能，因此，软件逻辑重构将尤为重要. 3) 分布式协议低效.在分布式系统中，多客户端并发访问数据时，往往依靠2阶段锁或乐观并发处理进行并发控制，避免客户端间的访问干扰；而跨节点数据一致性、系统崩溃一致性则由分布式一致性提交协议(2阶段提交)保证.上述协议往往牵涉多个节点协同工作，流程复杂，性能低下.为此，基于传统以太网的分布式系统中，往往通过特定的数据放置策略和处理方式避免使用分布式事务[4].然而，RDMA工作模式具有强一致性，其单向原语和原子操作可以被利用起来，从而设计新型分布式协议，满足系统高效可扩展的需求.RDMA技术在通信模式、网络性能等方面呈现出与传统以太网完全不同的特点.对现有模块化的软件架构进行简单的网络替换将无法充分发挥RDMA网络性能.为此，需要结合RDMA网络的硬件特性，调整软硬件结构，从原语使用、数据流优化、协议设计等方面重新设计软件逻辑，从而充分发挥RDMA网络的硬件优势.1 背景介绍目前有3类网络架构支持RDMA技术，分别是IB(InfiniBand)，RoCE(RDMA over converged eth-ernet)，iWARP(internet wide area RDMA protocol).其中RoCE和IB具有相同的上层协议栈，而前者在数据链路层则完全兼容以太网，iWARP保留了TCPIP的完整协议栈.RDMA允许本地CPU绕过操作系统，直接读写远端节点内存，该过程无需远端CPU的参与.以远程写操作为例(如图1)，本地CPU直接以MMIO(memory mapped IO)的方式向网卡发起远程写命令，并传递相应参数，包括待写入数据块基地址、远端内存地址、写入数据块大小、远端注册内存密钥等信息；本地网卡收到命令之后，立即根据本地数据块基地址将数据块从主存以DMA Read的方式读取到网卡缓存，并发送到远端；远端网卡接收到数据块之后，以DMA Write的方式直接将数据写入内存对应地址.此过程中，RDMA无需像传统以太网一样穿越内核中的多层网络协议栈，因此实现了跨节点数据传输过程中的数据零拷贝. Fig. 1 Dataflow in RDMA network图1 RDMA网络数据收发过程RDMA通信链路可以被配置为3种模式，分别是可靠连接(reliable connection, RC)、不可靠连接(unreliable connection, UC)和不可靠数据报(un-reliable datagram, UD).其中，UD采用面向无连接的数据报发送方式，支持点对点和点对多的数据传输，而RC和UC模式仅支持点对点的面向连接的数据传输.另外，UD模式支持的最大数据传输单元为4 KB，而RC和UD模式支持多达2 GB的单次数据传输.RDMA访问远端内存依靠2类原语：1)消息语义，其中Send和Recv是其典型的1组原语，它们类似于套接字编程中的Send和Recv，在发送消息之前，接收方需提前调用Recv原语，用于指定接收消息的存放地址.这类原语也被称作双向原语.2)内存语义，该类原语包含Read，Write以及相应的变种(Write-with-imm和原子操作).这类原语能在远端CPU不介入的情况下直接读取或更新远端内存，它们亦被称作单向原语.不同语义在不同的通信链路模式下具有不用的支持程度，如表1所示：Table 1 RDMA Verbs and MTU Sizes in Different Modes表1 不同模式下的RDMA原语和最大传输单元(MTU)TypeSend∕RecvWrite[imm]Read∕AtomicMTURC2GBUC×2GBUD××4K B在RDMA编程中，网卡驱动分别提供了内核态和用户态编程接口，它们被称作Verbs.以RC模式下的点对点链路建立过程为例，应用程序需分别经历打开设备、创建保护域(protection domain， PD)、申请并注册内存、创建完成队列(completion queue， CQ)、创建收发队列(queue pair， QP)、初始化QP等过程.其中，申请的内存用于收发和存储远端消息或被远端网卡直接访问.内存在被远程访问之前需注册到网卡，注册过程包含：1)建立内存虚拟地址到物理地址的映射表，并存储到网卡缓存；2)生成密钥对，用于本地或远端内存访问控制.收发队列包含发送队列(send queue)和接收队列(receive queue)，用于存放CPU发起的网络请求，网卡从队列中依次处理原语，当原语处理完毕，将相应的完成信息存放到绑定的完成队列中.创建的QP、CQ和注册内存均需绑定到相同PD中才能正常通信.RDMA绕过内核实现数据零拷贝，并借助硬件执行数据包的派送和解析，从而提供了高带宽、低延迟的通信特性.但是，将RDMA技术应用到分布式系统中时，也存在原语漏用、冗余拷贝、协议低效等问题急需解决.为此，本文将结合实际系统，从以下2个方面分别进行阐述：1)硬件资源的高效管理，在大规模集群中，高并发的数据传输将导致CPU缓存、网卡缓存发生剧烈竞争，影响系统性能，另外，CPU的多核架构为并行处理提供了机遇，如何高效调度CPU核、提升网络数据并行处理性能同样重要.2)RDMA提供了远程直接读写的新型通信原语，这打破了传统分布式系统中的跨节点数据传输模型，促使一些系统，例如分布式文件系统[5-7]、分布式键值存储系统[8-14]、分布式事务系统[15-18]等选择通过软件重构来充分发挥RDMA的硬件特性.2 RDMA与硬件管理RDMA技术通过硬件解析并处理网络数据包降低延迟的同时，能有效提升数据传输的并行能力.另外，网卡将链路状态信息等核心数据缓存到网卡的缓存空间，用户程序绕过内核直接与硬件交互.因此，构建高效的基于RDMA的存储系统的关键因素在于结合RDMA的硬件特性，与系统软件层进行紧耦合设计.本节将主要从网卡缓存、CPU缓存以及多核调度等硬件层次阐述如何设计高效的系统软件.2.1 缓存管理缓存系统是计算机体系结构中的重要组成部分，它将访问频繁的数据暂存到高速缓存器以加速应用，因此，缓存系统对局部性较好的应用加速效果显著.在RDMA网络通信中，CPU和网卡均存在独立的缓存系统，缓存使用的好坏将直接影响着节点间数据通信性能.网卡缓存用于暂存CPU发起的网络请求和相应的网络状态信息，其主要缓存3类数据：1)注册内存从逻辑地址到物理地址的映射表，当网卡发送数据或接收到数据时，将依据映射表查询相应物理地址；2)QP状态，存放QP对应的元数据信息；3)由CPU发起的网络请求条目，网卡根据请求条目执行相应处理.在特定场景下，这3类数据都会增加网卡缓存缺失率，导致系统性能下降.第1方面，内存注册后以页为单位生成映射表，默认情况页的大小为4 KB，假设每个映射条目为12 B，则注册10 GB内存需要的映射表大小为30 MB，这将很难全部存放到网卡缓存中.FaRM[13,15]引入内核驱动PhyCo，它在系统启动时分配2 GB对齐(网卡最大支持2 GB的页大小)的物理连续的内存区域，并将其映射到FaRM进程的逻辑地址空间.通过这种方式，映射表大小将缩小为60 B.第2方面，RDMA的扩展性问题还源于连接数量的增加.图2展示了RDMA网络在不同链路模式下的吞吐，我们选取1个节点作为Server，启动多个线程并行地向多个节点发送(接收)32 B的消息.其中向外发送消息称作Outbound-Message，反之则为Inbound-Message.如图2所示，在RC模式下，总吞吐随着连接数量的增大而减小，而Outbound相比于Inbound下降更为明显.相反，UD模式下总吞吐不受到连接数量的影响.这主要是因为在RC模式下，Server端需要与每个客户端创建QP并建立连接，当连接数量过多后，QP状态信息无法全部存放到网卡缓存，导致数据频繁在网卡缓存和主存间换入换出，影响性能.而UD模式下，Server端只需创建固定数量的QP，便能与所有的客户端进行通信，因此服务端总吞吐不受到客户端数量的影响.FaSST RPC[16]是基于UD的RPC系统，得益于UD的无连接通信模式，FaSST能够线性扩展到数百个节点.然而，UD同样也存在其他缺陷，例如不支持远程直接读写，单次最大传输数据量不能超过4 KB，底层无拥塞控制逻辑，且有丢包或乱序风险.因此需要额外的软件控制来保障UD在真实应用中的可靠数据传输，但软件控制又将引入新的开销[19].Fig. 2 Scalability issue in different transport modes of RDMA图2 RDMA在不同链路模式下的扩展性问题第3方面，CPU发起网络请求时，使用MMIO向网卡发送命令，这些命令将被临时缓存到网卡缓存，并由网卡依次处理.然而，当CPU发送命令过快时，网卡缓存不足以存放新的请求，因此之前发送的未处理的请求将被换出到主存，等到被处理时再换回到网卡缓存.频繁的换入换出操作将引入大量的PCIe流量，这是制约网络吞吐的关键因素.图3源于文献[20]中的图13(b)，展示了单节点向外发起写请求时的缓存缺失情况.CPU以批量请求的方式向网卡发起RC Write请求，通过控制每次批量请求包含的请求数量来调节CPU发起请求的速度(横坐标).其中CX3和CIB 为2类网卡型号，且CIB性能强于CX3.图3中CX3 WR和CIB WR分别表示在CIB和CX3环境下RC Write请求的速率.而PCIeRd则表示网卡发起的PCIe Read的速率，PCIe Read速率越高，代表额外的PCIe流量越高，对性能影响越大.从图3中我们可以发现，CX3环境下，当每次批量请求的数量达到16后，RC Write的吞吐有一定下降，而此时PCIeRd的速率明显上升，表明此时CPU发送请求速度过快，已经存在明显的缓存缺失现象.CIB环境下PCIeRd速率一直保持较低水平，且RC Write吞吐几乎线性提升，这说明CIB网卡能够支撑CPU发起的最快请求速度，而不发生缓存缺失现象.因此，当网卡处理能力不及CPU时，需控制CPU请求速率，避免网络吞吐下降.Fig. 3 NIC cache misses for RC Write operations[20]图3 RC Write操作对应网卡缓存缺失率[20]Fig. 4 NIC writes with Intel data direct IO图4 因特尔数据直访IO技术下网卡写操作流程CPU缓存在网络数据收发过程中扮演重要角色.因特尔至强E5系列处理器提供了独有的数据直访IO(data direct IO，DDIO)技术，它允许PCIe外设直接读写CPU的末级缓存(LLC，通常为第3级缓存)而绕过对主存的访问，从而降低IO适配器到内存以及内存到CPU之间的延迟(如图4).PCIe外设以Write Update或Write Allocate的方更新CPU的LLC.当访问数据已经缓存到LLC时使用前者进行更新，而当访问数据不在缓存中时，则使用后者.Write Allocate操作需先分配缓存空间，然后写入数据，其开销大于Write Update.通常情况下，用于DDIO的缓存区域占整个LLC的10%左右，以防止外设IO干扰CPU运行应用程序的性能.因此，基于RDMA建立的通信模型下，构建过大的通信消息池将不能被完全映射到LLC中，从而引入大量的Write Allocate操作，影响系统的整体性能.文献[9]构建的HERD RPC系统中，服务端静态分配固定大小的消息池，并划分为连续的内存块，用于存放远端客户端写入的新消息.客户端通过UC Write将请求远程写入到消息池中，服务端处理之后则使用UD Send返回响应信息.为避免客户端在写入消息时互相干扰，不同客户端被映射到消息池的不同区域.在HERD中，每个消息块大小为1 KB，最大支持的客户端数量为200，消息池的大小为6 MB，能完全存放到LLC.但这种静态映射方式限制了最大支持的客户端数量，同时每个请求的数据量也不能超过1 KB.FaSST[16]使用UD Send传递请求，数据存放地址由接收方决定，因此客户端之间可共享同一个消息池，消息池大小不会因为客户端总数量变化而发生改变.2.2 CPU调度基于RDMA设计高效的系统软件，在CPU调度层面需要考虑以下3个方面的问题.1) 多核并发.RDMA网络具有良好的并行性，单条链路上的网络负载很难达到网卡的峰值处理能力.另一方面，使用单个CPU核不足以处理多条链路上的网络请求，CPU多核并行同样重要.如图5(a)所示，服务端与客户端创建多个QP连接，通过变化QP数量，展现了RDMA不同原语的最大吞吐.我们发现，在QP数量少于4时，所有原语均不能达到网卡处理峰值.同样，图5(b)展现了不同RPC系统的吞吐率，横坐标表示改变服务端CPU核的数量，并启动40个客户端发送RPC请求，纵坐标表示不同RPC系统的吞吐率，发现CPU核的数量超过4时才能达到网卡处理峰值.由此可见，合理增加并发度，能较大提升RDMA的网络性能.DaRPC[21]是一个基于RDMA的RPC系统，它在服务端采用了精细化的并行架构：初始化阶段，服务端启动多个线程，并行处理远端请求，每个客户端均与服务端建立独立的QP链路，这些链路被映射到不同的服务端线程，用于并行消息处理.另外，在NUMA架构下，网卡、主存等相对于CPU具有非对称访问特性，近端CPU访问网卡和主存能有效降低延迟、提升吞吐.文献[21]表明，NUMA友好的近端绑定策略能有效提升系统性能达20%左右.2) 负载均衡.服务端线程静态映射的方式能提升并行度，但每个客户端负载具有差异性，且相应的远程调用开销不尽相同，因此有可能导致个别CPU核处理繁忙，而其他CPU核空闲等待的现象.文献[21]提出了一种“Work Stealing and Load Balancing”的管理方法，在服务端引入监控器，用于实时统计各CPU核的工作负载状态，当某CPU核的工作负载超过某阈值，则将新来的部分请求放入到1个全局队列中，而其他CPU核在不繁忙时查看全局队列，并及时处理相应请求.这种方式有效解决了各CPU核负载不均衡的问题，但同时也引入了时序问题，导致早到达的RPC请求在晚到的请求之后被处理.这种乱序响应需要在客户端处理逻辑中被谨慎考虑.Fig. 5 Throughput with different QPs and CPU cores图5 不同QP数量或CPU核对吞吐的影响Fig. 6 Per-thread Read throughput with QP sharing[16]图6 QP共享模式下Read请求的单线程吞吐率[16]3) QP共享.基于RDMA的对称系统架构[13,15-16]中，各节点同时启动服务端进程和客户端进程，并启动多个CPU核并行处理远端请求或发起请求.假定集群规模为Ns，每个节点启动Nc个CPU核，集群中的各CPU核之间建立全相连的拓扑结构，则每个节点需创建QP的数量为(Ns-1)×，这在大规模集群中将存在严重的扩展性问题，QP需要在CPU核间共享.一种途径是任意2个节点之间仅创建一条链路，则每个节点间需创建的QP数量为Ns-1，使得QP数量保持在较低水平.但是，这种QP共享方式迫使多个CPU核并发向同1个节点发送网络请求时使用同1条QP链路，从而导致严重的资源竞争.图6展示了Read请求在不同程度的QP 共享下的单线程吞吐率，横坐标代表总共创建的QP数量.从图6可以发现，在不共享情况下，即单个线程处理所有QP中的请求，性能(10.9 MOPS)远高于多个线程的共享处理模式(2 MOPS).因此QP共享模式导致CPU利用率极低.一种折中的方法是允许各节点间具有相同ID的CPU核之间进行通信，即每个节点建立Ns×Nc个QP，这样CPU核之间不存在资源竞争，QP数量也保持在较低水平.3 RDMA与软件重构RDMA提供了不同于套接字编程的通讯接口，它允许在远端CPU不参与的情况下直接访问远端内存，实现数据的零拷贝传输，这在一定程度上颠覆了传统的系统架构思想，从而促使了分布式键值存储系统、文件系统以及事务系统等在软件层的变革.软件层次的变化可基本总结为以下3类：分布式协议的重构、网络负载的分派均衡和数据的远程索引等方面.本节将从多类分布式存储系统展开，并阐述软件层如何从以上3个方面使用和优化RDMA网络.3.1 RDMA在Key-Value系统中的应用在传统存储系统中，数据的组织和索引由服务端本地执行.一般地，客户端读取或更新服务端数据时，首先向服务端发送RPC(remote procedure call)请求，服务端接收到请求后，迭代式地查询以树状或散列组织的数据，然后将查询或更新结果返回给客户端.Key-Value系统采用平铺式的数据存储管理模式，仅提供类似Get，Put等接口，系统结构简单.同时，RDMA可以直接访问远端内存数据，这使得分布式键值存储系统中的数据索引模式发生改变.近年，结合RDMA和Key-Value存储的分布式键值存储系统[8-14]被广泛研究，本节将着重介绍Pilaf[5].Pilaf是纽约大学于2013年提出的一个内存级分布式键值存储系统，借助RDMA原语实现了极高的系统性能，同时有效降低了服务端CPU开销.Pilaf在处理GET请求时，利用RDMA内存语义低延迟的特性，通过客户端发起多次Read请求完成键值查询，将数据索引任务由服务端转移到客户端(见图7).Fig. 7 Overall architecture of Pilaf[8]图7 Pilaf的总体架构[8]如图7所示，Pilaf的键值对通过散列表索引，散列表和键值对统一存放在内存区域中，散列表中的各表项存放键值对的内存地址，用于索引真实的键值对.存放上述内容的内存空间在系统初始化时分配，并注册到网卡，使得客户端可远程直接访问，客户端在接入时获取服务端注册内存的虚拟地址.客户端在执行Get操作时，首先计算出Key相应散列值，并根据散列值确定对应表项在散列表中的偏移；然后执行RDMA Read读取散列表在该偏移下的内容，如果表项包含1个有效地址，则根据该地址执行第2次Read操作获取键值内容.如果获取的键值对匹配，则成功返回；如果散列表项为空，或者键值对不匹配，则线性查找下1个表项，直到查询成功.Put操作需要更新散列表和键值对，在多客户端并行访问场景下，会出现数据冲突访问，因此将Put操作的逻辑完全交由客户端并不现实.在Pilaf中，所有的更新操作(包括Put，Del等)将按照传统方式转交给服务端执行.具体方式为：客户端向服务端发起相应更新操作的RPC请求，服务端收到请求之后，在本地执行查询更新，然后返回更新结果.在读写并发场景下，以上工作流程会引入脏读.例如，在服务端更新某一键值对的时候，客户端同时使用Read读取正在更新的键值对，则有可能读取到1个中间状态的值.Pilaf引入自校验方法来解决脏读问题.如图8所示.Fig. 8 Self-verifying Hash table structure[8]图8 自校验散列表数据结构[8]在散列表的每一个表项中，添加2层校验码，服务端在处理更新请求时，首先更新键值对内容，然后根据键值对内容计算校验码，并更新散列表对应表项的第1个校验值，然后根据表项更新第2个校验值.当客户端执行Get操作时，通过2次匹配校验码来判断是否发生脏读.如果匹配失败，则等待随机时间，再次获取键值内容，直至匹配成功.Pilaf借助多次Read请求将Get处理逻辑转移到客户端，这种远端索引方式一定程度降低了服务端的处理开销.同时，依靠RDMA的硬件优势，系统处理请求的能力相比于传统方式提升显著.。

高斯db 技术指标高斯DB技术指标高斯DB（GaussDB）是华为公司自主研发的一款分布式关系型数据库管理系统（RDBMS），基于高斯分布式数据库技术。

高斯DB 技术指标是评估高斯DB数据库性能和功能的标准，它涵盖了数据库的各个方面，包括数据存储、查询性能、高可用性、安全性等。

一、数据存储高斯DB采用分布式存储架构，支持数据的水平切分和分布式存储，能够实现海量数据的高效存储和管理。

高斯DB的数据存储技术指标主要包括以下几个方面：1. 存储容量：高斯DB具有极高的存储容量，可以存储PB级数据。

它采用了数据压缩和列存储等技术，提高了存储效率。

2. 存储引擎：高斯DB支持多种存储引擎，包括传统的B树索引和现代的LSM树索引。

不同的存储引擎适用于不同的场景，可以根据实际需求选择合适的存储引擎。

3. 数据分区：高斯DB支持数据的水平切分和分布式存储，可以根据业务需求将数据划分到不同的存储节点上，提高了数据的并发读写能力和负载均衡能力。

4. 数据压缩：高斯DB支持数据的压缩存储，可以减少存储空间的占用。

它采用了行压缩和字典压缩等技术，提高了数据的存储效率。

二、查询性能高斯DB具有出色的查询性能，能够满足复杂查询和高并发读写的需求。

高斯DB的查询性能技术指标主要包括以下几个方面：1. 并发处理能力：高斯DB采用多线程处理查询请求，能够实现高并发的查询处理。

它具有良好的横向扩展性，可以根据实际需求增加节点数，提高并发处理能力。

2. 查询优化：高斯DB具有强大的查询优化功能，能够通过统计信息和索引选择等技术，优化查询计划，提高查询性能。

3. 分布式查询：高斯DB支持跨节点的分布式查询，可以通过并行查询和数据传输优化等技术，提高查询效率和响应速度。

4. 数据缓存：高斯DB采用了多级缓存机制，包括内存缓存和SSD 缓存，能够提高热数据的访问速度。

三、高可用性高斯DB具有高可用性，能够保证业务系统的连续性和数据的安全性。

问题解决中的系统优化与性能提升技巧在今天的数字化时代，几乎所有行业和领域都离不开计算机系统的支持。

然而，随着业务规模和数据量的增长，很多组织面临的一个共同问题就是系统性能的下降和效率的低下。

为了解决这些问题，系统优化与性能提升技巧成为了必不可少的一项工作。

本文将介绍一些问题解决中常用的系统优化与性能提升技巧，希望能对读者解决类似问题时提供一些帮助和指导。

一、资源管理与优化1. CPU优化系统的中央处理器（CPU）是整个系统的核心，对其进行优化可以显著提升系统的整体性能。

在进行CPU优化时，可以采取以下措施：- 减少不必要的后台进程和服务，以释放CPU资源。

- 合理设置CPU优先级，确保高优先级任务的正常执行。

- 优化算法和逻辑，减少不必要的计算和循环。

2. 内存优化内存是系统中存储数据和程序的关键资源，合理管理和优化内存可以提升系统的响应速度和稳定性。

以下是一些常见的内存优化技巧：- 及时释放不再使用的内存，避免内存泄漏问题。

- 合理设置内存分页和缓存策略，提高内存读写效率。

- 使用轻量级的数据结构和算法，减少内存占用。

3. 硬盘优化硬盘的访问速度是影响系统性能的关键因素之一。

通过以下方式优化硬盘可以加快数据读写速度：- 使用固态硬盘（SSD）替代传统机械硬盘，提升读写速度。

- 定期进行硬盘碎片整理和优化，提高文件读取效率。

- 使用高效的文件系统和缓存策略，减少磁盘IO操作。

二、代码优化与调试1. 代码分析与优化通过对代码进行深入分析和优化，可以找出性能瓶颈并进一步改进系统性能。

以下是一些常用的代码优化技巧：- 减少不必要的重复计算，尽量使用缓存和索引加快数据访问速度。

- 优化算法和数据结构的选择，减少计算和存储开销。

- 合理使用多线程和并行计算，充分发挥多核处理器的优势。

2. 日志和调试及时发现和解决系统中的错误和异常对于保障系统的稳定性和高效性至关重要。

以下是一些建议：- 使用合适的日志机制，记录系统运行过程中的异常和错误信息，便于问题定位和解决。

gpfs和beegfs -回复GPFS（General Parallel File System）和BeeGFS（BeeGFS（formerly known as FhGFS））都是高性能并行文件系统，旨在满足大规模数据存储和高性能计算（HPC）环境中的需求。

本文将逐步回答有关这两个文件系统的各种问题。

第一部分：介绍1. 什么是GPFS和BeeGFS？GPFS是IBM开发的高性能并行文件系统，可提供可扩展的集群存储解决方案。

BeeGFS（FhGFS）是由欧洲高性能计算研究所研发的开源并行文件系统，以其吞吐量和可靠性而闻名。

2. 为何选择GPFS和BeeGFS？GPFS和BeeGFS都致力于解决大规模数据存储和HPC环境中的性能和可靠性问题。

它们提供了高度可扩展的架构，可以轻松处理大量数据和用户。

此外，它们都具有故障恢复和数据保护机制，以确保数据的安全性和一致性。

第二部分：架构和功能1. GPFS的架构是什么样的？GPFS为分布式并行文件系统，由一个或多个文件系统节点以及一个或多个存储节点组成。

存储节点负责存储实际的文件数据，并与文件系统节点通信。

文件系统节点负责处理文件系统元数据和与客户端的交互。

2. BeeGFS的架构是什么样的？BeeGFS采用了类似的分布式架构。

它包括多个存储服务器和元数据服务器，通过高速网络连接进行通信。

存储服务器负责存储数据，而元数据服务器负责管理文件和目录结构。

3. GPFS和BeeGFS都有哪些主要功能？GPFS和BeeGFS都具有以下主要功能：- 水平扩展能力：可以轻松扩展以处理大量数据和用户。

- 高吞吐量：提供高吞吐量和低延迟，以满足大规模计算需求。

- 数据保护：采用数据复制和故障恢复机制，确保数据的安全性和可用性。

- 并行访问：多个客户端可以同时对文件系统进行读写操作，以提高性能。

- 高可靠性：支持冗余数据存储和自动故障恢复，以防止数据丢失。

- 元数据管理：有效管理文件和目录结构，提供快速的文件查找和访问。

⼤数据技术-题库⼤数据技术-题库1、第⼀次信息化浪潮主要解决什么问题？A、信息传输B、信息处理C、信息爆炸D、信息转换2、下⾯哪个选项属于⼤数据技术的"数据存储和管理"技术层⾯的功能？A、利⽤分布式⽂件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理B、利⽤分布式并⾏编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析C、构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个⼈隐私和数据安全D、把实时采集的数据作为流计算系统的输⼊，进⾏实时处理分析3、在⼤数据的计算模式中，流计算解决的是什么问题？A、针对⼤规模数据的批量处理B、针对⼤规模图结构数据的处理C、⼤规模数据的存储管理和查询分析D、针对流数据的实时计算4、⼤数据产业指什么？A、⼀切与⽀撑⼤数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合B、提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电⽹等⾏业应⽤的企业C、提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业D、提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业5、下列哪⼀个不属于⼤数据产业的产业链环节？A、数据存储层B、数据源层C、数据分析层D、数据应⽤层6、下列哪⼀个不属于 IT 领域最新的技术发展趋势？A、互联⽹B、云计算C、⼤数据D、物联⽹7、云计算平台层（PaaS）指的是什么？A、操作系统和围绕特定应⽤的必需的服务B、将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租C、从⼀个集中的系统部署软件，使之在⼀台本地计算机上(或从云中远程地) 运⾏的⼀个模型D、提供硬件、软件、⽹络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务 8、云计算数据中⼼是什么？A、数据中⼼是云计算的重要载体，为各种平台和应⽤提供运⾏⽀撑环境B、提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电⽹等C、提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务D、提供硬件、软件、⽹络等基础设施9、下列哪个不属于物联⽹的应⽤？A、智能物流B、智能安防C、环保监测D、数据采集10、下列哪项不属于⼤数据的发展历程？A、成熟期B、萌芽期C、⼤规模应⽤期D、迷茫期11、第三次信息化浪潮的标志是什么？A、个⼈计算机B、物联⽹C、云计算和⼤数据D、互联⽹12、信息科技为⼤数据时代提供哪些技术⽀撑？A、存储设备容量不断增加B、⽹络带宽不断增加C、 CPU 处理能⼒⼤幅提升D、数据量不断增⼤13、⼤数据具有哪些特点？A、数据的"⼤量化"B、数据的"快速化"C、数据的"多样化"D、数据的"价值化"14、下⾯哪个属于⼤数据的应⽤领域？A、智能医疗研发B、监控⾝体情况C、实时掌握交通状况D、⾦融交易15、⼤数据的两个核⼼技术是什么？A、分布式存储B、数据处理与分析C、分布式处理D、数据存储与管理16、云计算关键技术包括什么？A、分布式存储B、虚拟化C、分布式计算D、多租户17、云计算的服务模式和类型包括哪些？A、软件即服务（SaaS）B、平台即服务（PaaS）C、基础设施即服务（IaaS）D、数据即服务（DaaS）18、物联⽹主要由下列哪些部分组成的？A、应⽤层B、处理层C、感知层D、⽹络层19、物联⽹的关键技术包括哪些？A、识别和感知技术B、⽹络与通信技术C、数据挖掘与融合技术D、信息处理⼀体化技术20、⼤数据对社会发展的影响有哪些？A、⼤数据成为⼀种新的决策⽅式B、⼤数据应⽤促进信息技术与各⾏业的深度融合C、⼤数据开发推动新技术和新应⽤的不断涌现D、⼤数据使得数据科学家成为热门职业21、下列哪个不属于 Hadoop 的特性？A、成本⾼B、⾼可靠性C、⾼容错性D、运⾏在 Linux 平台上22、Hadoop 框架中最核⼼的设计是什么？A、为海量数据提供存储的 HDFS 和对数据进⾏计算的 MapReduceB、提供整个 HDFS ⽂件系统的 NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务C、 Hadoop 不仅可以运⾏在企业内部的集群中，也可以运⾏在云计算环境中D、 Hadoop 被视为事实上的⼤数据处理标准23、在⼀个基本的 Hadoop 集群中，DataNode 主要负责什么？A、存储被拆分的数据块B、协调数据计算任务C、负责协调集群中的数据存储D、负责执⾏由 JobTracker 指派的任务 24、Hadoop 最初是由谁创建的？A、 Doug CuttingB、 LuceneC、 ApacheD、 MapReduce25、下列哪⼀个不属于 Hadoop 的⼤数据层的功能？A、数据挖掘B、离线分析C、实时查询D、 BI 分析26、在⼀个基本的 Hadoop 集群中，SecondaryNameNode 主要负责什么？A、帮助 NameNode 收集⽂件系统运⾏的状态信息B、负责执⾏由 JobTracker 指派的任务C、协调数据计算任务D、负责协调集群中的数据存储27、下⾯哪⼀项不是 Hadoop 的特性？A、只⽀持少数⼏种编程语⾔B、可扩展性⾼C、成本低D、能在 linux 上运⾏28、下列哪个不是 Hadoop 在企业中的应⽤架构？A、⽹络层B、访问层C、⼤数据层D、数据源层29、在 Hadoop 项⽬结构中，HDFS 指的是什么？A、分布式⽂件系统B、分布式并⾏编程模型C、资源管理和调度器D、 Hadoop 上的数据仓库30、在 Hadoop 项⽬结构中，MapReduce 指的是什么？A、分布式并⾏编程模型B、流计算框架C、 Hadoop 上的⼯作流管理系统D、提供分布式协调⼀致性服务 31、Hadoop 的特性包括哪些？A、⾼可扩展性B、⽀持多种编程语⾔C、成本低D、运⾏在 Linux 平台上32、Hadoop 在企业中的应⽤架构包括哪⼏层？A、访问层B、⼤数据层C、数据源层D、⽹络层33、Hadoop 中，访问层的功能是什么？A、数据分析B、数据实时查询C、数据挖掘D、数据接收34、MapReduce 的作业主要包括什么？A、从磁盘或从⽹络读取数据，即 IO 密集⼯作B、计算数据，即 CPU 密集⼯作C、针对不同的⼯作节点选择合适硬件类型D、负责协调集群中的数据存储35、⼀个基本的 Hadoop 集群中的节点主要包括什么？A、 DataNode：存储被拆分的数据块B、 JobTracker：协调数据计算任务C、 TaskTracker：负责执⾏由 JobTracker 指派的任务D、 SecondaryNameNode：帮助 NameNode 收集⽂件系统运⾏的状态信息36、下列关于 Hadoop 的描述，哪些是正确的?A、为⽤户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构B、具有很好的跨平台特性C、可以部署在廉价的计算机集群中D、被公认为⾏业⼤数据标准开源软件37、Hadoop 主要提供哪些技术服务?A、开发⼯具B、开源软件C、商业化⼯具D、数据采集38、Hadoop 集群的整体性能主要受到什么因素影响？A、 CPU 性能B、内存C、⽹络D、存储容量39、下列关于 Hadoop 的描述，哪些是错误的？A、为⽤户提供了系统顶层分布式基础架构B、具有较差的跨平台特性C、可以部署在廉价的计算机集群中D、被公认为⾏业⼤数据标准开源软件40、下列哪⼀项不属于 Hadoop 的特性？A、较低可扩展性B、只⽀持 java 语⾔C、成本低D、运⾏在 Linux 平台上41、分布式⽂件系统指的是什么？A、把⽂件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群B、⽤于在 Hadoop 与传统数据库之间进⾏数据传递C、⼀个⾼可⽤的，⾼可靠的，分布式的海量⽇志采集、聚合和传输的系统D、⼀种⾼吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的⽹站中的所有动作流数据42、下⾯哪⼀项不属于计算机集群中的节点？A、源节点（SourceNode）B、主节点(Master Node)C、名称结点(NameNode)D、节点（Slave Node）43、在 HDFS 中，默认⼀个块多⼤？A、 64MBB、 32MBC、 128MBD、 16MB44、下列哪⼀项不属于 HDFS 采⽤抽象的块概念带来的好处？A、强⼤的跨平台兼容性B、⽀持⼤规模⽂件存储C、简化系统设计D、适合数据备份45、在 HDFS 中，NameNode 的主要功能是什么？A、存储元数据B、存储⽂件内容C、⽂件内存保存在磁盘中D、维护了 block id 到 datanode 本地⽂件的映射关系 46、下⾯对 FsImage 的描述，哪个是错误的？A、 FsImage ⽂件没有记录⽂件包含哪些块以及每个块存储在哪个数据节点B、 FsImage ⽂件包含⽂件系统中所有⽬录和⽂件 inode 的序列化形式C、 FsImage ⽤于维护⽂件系统树以及⽂件树中所有的⽂件和⽂件夹的元数据D、 FsImage ⽂件记录了所有针对⽂件的创建、删除、重命名等操作47、下⾯对 SecondaryNameNode 第⼆名称节点的描述，哪个是错误的？A、 SecondaryNameNode ⼀般是并⾏运⾏在多台机器上B、它是⽤来保存名称节点中对 HDFS 元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间C、 SecondaryNameNode 通过 HTTPGET ⽅式从 NameNode 上获取到 FsImage 和 EditLog ⽂件，并下载到本地的相应⽬录下D、 SecondaryNameNode 是 HDFS 架构中的⼀个组成部分 48、HDFS 采⽤了什么模型？A、主从结构模型B、分层模式C、管道-过滤器模式D、点对点模式49、在 Hadoop 项⽬结构中，HDFS 指的是什么？A、分布式⽂件系统B、流数据读写C、资源管理和调度器D、 Hadoop 上的数据仓库50、下列关于 HDFS 的描述，哪个不正确？A、 HDFS 采⽤具体的块概念，具有⽀持⼤规模⽂件存储、简化系统设计B、 HDFS 采⽤了主从（Master/Slave）结构模型C、 HDFS 采⽤了冗余数据存储，增强了数据可靠性D、 HDFS 还采⽤了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能51、HDFS 要实现以下哪⼏个⽬标？A、兼容廉价的硬件设备B、流数据读写C、⼤数据集D、复杂的⽂件模型52、HDFS 特殊的设计，在实现上述优良特性的同时，也使得⾃⾝具有⼀些应⽤局限性，主要包括以下哪⼏个⽅⾯？A、不适合低延迟数据访问B、⽆法⾼效存储⼤量⼩⽂件C、不⽀持多⽤户写⼊及任意修改⽂件D、较差的跨平台兼容性53、HDFS 采⽤抽象的块概念可以带来以下哪⼏个明显的好处？A、⽀持⼤规模⽂件存储B、简化系统设计C、适合数据备份D、⽀持中等规模⽂件存储54、在 HDFS 中，名称节点（NameNode）主要保存了哪些核⼼的数据结构？A、 FsImageB、 EditLogC、 BlockD、 DN855、数据节点（DataNode）的主要功能包括哪些？A、负责数据的存储和读取B、根据客户端或者是名称节点的调度来进⾏数据的存储和检索C、向名称节点定期发送⾃⼰所存储的块的列表D、⽤来保存名称节点中对 HDFS 元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间56、HDFS 的命名空间包含什么？A、⽬录B、⽂件C、块D、磁盘57、下列对于客服端的描述，哪些是正确的？A、客户端是⽤户操作 HDFS 最常⽤的⽅式，HDFS 在部署时都提供了客户端B、 HDFS 客户端是⼀个库，暴露了 HDFS ⽂件系统接⼝C、严格来说，客户端并不算是 HDFS 的⼀部分D、客户端可以⽀持打开、读取、写⼊等常见的操作58、HDFS 只设置唯⼀⼀个名称节点，这样做虽然⼤⼤简化了系统设计，但也带来了哪些明显的局限性？A、命名空间的限制B、性能的瓶颈C、隔离问题D、集群的可⽤性59、HDFS 数据块多副本存储具备以下哪些有点？A、加快数据传输速度B、容易检查数据错误C、保证数据可靠性D、适合多平台上运⾏60、HDFS 具有较⾼的容错性，设计了哪些相应的机制检测数据错误和进⾏⾃动恢复？A、名称节点出错B、数据节点出错C、数据出错D、数据源太⼤61、下列哪个不属于 NoSQL 数据库的特点？A、灵活的可扩展性B、灵活的数据模型C、与云计算紧密融合D、⼤型的数据库62、下⾯关于 NoSQL 和关系数据库的简单⽐较，哪个是错误的？A、 RDBMS 有关系代数理论作为基础，NoSQL 没有统⼀的理论基础B、 NoSQL 很难实现横向扩展，RDBMS 可以很容易通过添加更多设备来⽀持更⼤规模的数据C、 RDBMS 需要定义数据库模式，严格遵守数据定义，NoSQL 不存在数据库模式，可以⾃由灵活定义并存储各种不同类型的数据D、 RDBMS 借助于索引机制可以实现快速查询，很多 NoSQL 数据库没有⾯向复杂查询的索引63、下列哪⼀项不属于 NoSQL 的四⼤类型？A、⽂档数据库B、图数据库C、列族数据库D、时间戳数据库64、下列关于键值数据库的描述，哪⼀项是错误的？A、扩展性好，灵活性好B、⼤量写操作时性能⾼C、⽆法存储结构化信息D、条件查询效率⾼65、下列关于列族数据库的描述，哪⼀项是错误的？A、查找速度慢，可扩展性差B、功能较少，⼤都不⽀持强事务⼀致性C、容易进⾏分布式扩展D、复杂性低66、下列哪⼀项不属于数据库事务具有 ACID 四性？A、间断性B、原⼦性C、⼀致性D、持久性67、下⾯关于 MongoDB 说法，哪⼀项是正确的？A、具有较差的⽔平可扩展性B、设置个别属性的索引来实现更快的排序C、提供了⼀个⾯向⽂档存储，操作复杂D、可以实现替换完成的⽂档（数据）或者⼀些指定的数据字段 68、下列关于 MongoDB 数据类型的说法，哪⼀项是错误的？A、 Code ⽤于存储⼆进制数据B、 Object ⽤于内嵌⽂档C、 Null ⽤于创建空值D、 String 字符串，储数据常⽤的数据类型69、下列关于 NoSQL 与关系数据库的⽐较，哪个说法是错误的？A、在⼀致性⽅⾯，RDBMS 强于 NoSQLB、在数据完整性⽅⾯，RDBMS 容易实现C、在扩展性⽅⾯，NoSQL ⽐较好D、在可⽤性⽅⾯，NoSQL 优于 RDBMS70、关于⽂档数据库的说法，下列哪⼀项是错误的？A、数据是规则的B、性能好（⾼并发）C、缺乏统⼀的查询语法D、复杂性低71、关系数据库已经⽆法满⾜ Web2.0 的需求，主要表现在以下⼏个⽅⾯？A、⽆法满⾜海量数据的管理需求B、⽆法满⾜数据⾼并发的需求C、⽆法满⾜⾼可扩展性和⾼可⽤性的需求D、使⽤难度⾼72、下列关于 MySQL 集群的描述，哪些是正确的？A、复杂性：部署、管理、配置很复杂B、数据库复制：MySQL 主备之间采⽤复制⽅式，只能是异步复制C、扩容问题：如果系统压⼒过⼤需要增加新的机器，这个过程涉及数据重新划分D、动态数据迁移问题：如果某个数据库组压⼒过⼤，需要将其中部分数据迁移出去73、关系数据库引以为傲的两个关键特性（完善的事务机制和⾼效的查询机制），到了 Web2.0 时代却成了鸡肋，主要表现在以下哪⼏个⽅⾯？A、 Web2.0 ⽹站系统通常不要求严格的数据库事务B、 Web2.0 ⽹站系统基本上不⽤数据库来存储C、 Web2.0 并不要求严格的读写实时性D、 Web2.0 通常不包含⼤量复杂的 SQL 查询74、下⾯关于 NoSQL 与关系数据库的⽐较，哪些是正确的？A、关系数据库以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准B、关系数据库可扩展性较差，⽆法较好⽀持海量数据存储C、 NoSQL 可以⽀持超⼤规模数据存储D、 NoSQL 数据库缺乏数学理论基础，复杂查询性能不⾼ 75、下列关于⽂档数据库的描述，哪些是正确的？A、性能好（⾼并发），灵活性⾼B、具备统⼀的查询语法C、⽂档数据库⽀持⽂档间的事务D、复杂性低，数据结构灵活76、下列关于图形数据库的描述，哪些是正确的？A、专门⽤于处理具有⾼度相互关联关系的数据B、⽐较适合于社交⽹络、模式识别、依赖分析、推荐系统以及路径寻找等问题C、灵活性⾼，⽀持复杂的图形算法D、复杂性⾼，只能⽀持⼀定的数据规模77、NoSQL 的三⼤基⽯？A、 CAPB、最终⼀致性C、 BASED、 DN878、关于 NoSQL 的三⼤基⽯之⼀的 CAP，下列哪些说法是正确的？A、⼀致性，是指任何⼀个读操作总是能够读到之前完成的写操作的结果量B、⼀个分布式系统可以同时满⾜⼀致性、可⽤性和分区容忍性这三个需求C、可⽤性，是指快速获取数据D、分区容忍性，是指当出现⽹络分区的情况时（即系统中的⼀部分节点⽆法和其他节点进⾏通信），分离的系统也能够正常运⾏79、当处理 CAP 的问题时，可以有哪⼏个明显的选择？A、 CA：也就是强调⼀致性（C）和可⽤性（A），放弃分区容忍性（P）B、 CP：也就是强调⼀致性（C）和分区容忍性（P），放弃可⽤性（A）C、 AP：也就是强调可⽤性（A）和分区容忍性（P），放弃⼀致性（C）D、 CAP：也就是同时兼顾可⽤性（A）、分区容忍性（P）和⼀致性（C），当时系统性能会下降很多80、数据库事务具有 ACID 四性，下⾯哪⼏项属于四性？A、原⼦性B、持久性C、间断性D、⼀致性81、下列哪个不属于云计算的优势？A、按需服务B、随时服务C、通⽤性D、价格不菲82、下列关于云数据库的描述，哪个是错误的？A、云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库B、云数据库是在云计算的⼤背景下发展起来的⼀种新兴的共享基础架构的⽅法C、云数据库价格不菲，维护费⽤极其昂贵D、云数据库具有⾼可扩展性、⾼可⽤性、采⽤多租形式和⽀持资源有效分发等特点83、下列哪⼀个不属于云数据库产品？A、 MySQLB、阿⾥云 RDSC、 Oracle CloudD、百度云数据库84、UMP 系统是构建在⼀个⼤的集群之上的，下列哪⼀项不属于系统向⽤户提供的功能？A、读写分离B、分库分表C、数据安全D、资源合并85、下列关于 UMP 系统功能的说法，哪个是错误的？A、充分利⽤主从库实现⽤户读写操作的分离，实现负载均衡B、 UMP 系统实现了对于⽤户透明的读写分离功能C、 UMP 采⽤的两种资源隔离⽅式（⽤ Cgroup 限制 MySQL 进程资源和在 Proxy 服务器端限制 QPS）D、 UMP 系统只设计了⼀种机制来保证数据安全 86、下列关于阿⾥云 RDS 的说法，哪个是错误的？A、 RDS 是阿⾥云提供的关系型数据库服务B、 RDS 由专业数据库管理团队维护C、 RDS 具有安全稳定、数据可靠、⾃动备份D、 RDS 实例，是⽤户购买 RDS 服务的基本单位。