本地缓存 ：应用中的缓存组件，缓存组件和应用在同一进程中，缓存的读写非常快，没有网络开销。但各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，无法共享缓存。
在数据库存储领域如果单表数据量很大，通常会采用分库分表，同样在缓存领域同样需要分库，下面以一个非常常见的Redis分库架构为例进行阐述。
如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。
导读：如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。
分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想：
文章摘要：当单表数据达到千万以上时，通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了，应该如何应对呢？？？
昨天我们先提前科普了下一致性哈希算法（一致性哈希算法，在分布式开发中你必须会写，来看完整代码），后来讲到了当我们的系统面临持续增加的并发给我们的数据库磁盘IO带了了性能瓶颈，特此为我们的系统引入了缓存，并且学习了我们在开发中该怎么去正确的使用缓存的读写策略（你一定要掌握这种缓存读写策略，开发必备），同时结合案例给出一些建议防止数据不一致的情况，那我们的系统现在就是这样的架构了。
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找（binary search） 二叉树查找（binary tree search） MyISAM引擎和InnoDB使用Balance+Tree作为索引结构 3、内存引擎类型 MyIsam速度快，响应快。表级锁是致命问题 Innodb目前主流存储引擎 1）行级锁 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的 2）事物提交 对I/O效率提升的考虑
毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
既然本地缓存有这么多的不足，那能不能把缓存独立出来呢？统一化管理。分布式缓存借助分布式的理念，采用集群化部署，突破单机的容量限制，理论上支持无限扩容。如果数据更新了，只需要调整对应的数据节点分片，不像本地缓存那样，要同时维护很多套副本数据，数据的一致性维护成本比较低。并且容易配备很多服务治理工具，提升系统的高可用、稳定性。支持独立运维。做到专业的人做专业的事。
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。离 CPU 核心越近，缓存的读写速度就越快。但 CPU 的空间很狭小，离 CPU 越近缓存大小受到的限制也越大。所以，综合硬件布局、性能等因素，CPU 缓存通常分为大小不等的三级缓存。三级缓存要比一、二级缓存大许多倍，这是因为当下的 CPU 都是多核心的，每个核心都有自己的一、二级缓存，但三级缓存却是一颗 CPU 上所有核心共享的。
各种分布式缓存如Redis，都提供了不同语言的客户端API，我们可以使用这些API直接访问缓存，也可以通过注解等方法使用缓存。
" 革命同志是块砖，哪里需要哪里搬！这不，老大发话，要我在组内做一个 Elasticsearch 技术分享。这不话题一转，开始看起来 ES 了。虽然很久之前用过 ELK 做过日志监控系统，但是毕竟时隔已久，还是得从头看起。当然手头的活也不能停，话不多说，开始分享。先看看什么是 ES？ "
不知不觉，分布式数据存储这一站已经到了最后一讲。在前面几讲，我与你分享了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）、（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）、数据分布式分片方法和数据复制技术（分布式数据复制技术，今天就教你真正分身术），其中数据分片方法和数据复制技术均是导购中的关键技术。
Hazelcast 是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架 , 它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置, 就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的分布式内存计算能力，可以带你瞬间进入内存计算的时代。
最近遇到一个问题，可能很多人也遇到过：由于业务量的增长，缓存节点个数不够用了。现在的Redis-Cluster直接就加个节点就解决了，但是之前Redis-Cluster不稳定时，我们并不敢用这个，而是通过自己实现分布式缓存Redis实现，在遇到这个问题时，碰到不少麻烦。
在互联网高速发展的今天，缓存技术被广泛地应用。无论业内还是业外，只要是提到性能问题，大家都会脱口而出“用缓存解决”。
缓存是一种存储数据的组件，它存储了数据的副本，以便将来请求时可以更快地访问这些数据。缓存可以位于应用程序的多个层级，包括数据库层、应用层或客户端层。
当你听到三级缓存的时候，你在想什么？你了解过的有哪些三级缓存？CPU三级缓存？Spring三级缓存？应用架构（JVM、分布式缓存、db）三级缓存？今天爬完香山，趁自己还不困的时候，把三级缓存的一些重点絮叨絮叨。
我们知道，负载均衡算法有很多，比如轮询、随机、加权轮询等。那如何才能实现一个会话粘滞（session sticky）的负载均衡算法呢？也就是说，我们需要在同一个客户端上，在一次会话中的所有请求都路由到同一个服务器上。
缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手，把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面，提出了八大解决方案。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
随着Redis中保存数据越来越多，单个Redis节点已不堪负重，需要引入Redis集群方案，Redis常见集群方案有：client分片方案、基于代理方案、redis cluster方案。
综上所述，在高并发场景中，一致性协议的选择应根据实际需求和性能要求来决定。对于一些对一致性要求较高的场景，可以使用2PC协议来保证一致性，但需要承受较大的性能开销。而对于一些对一致性要求相对较低的场景，可以选择基于版本号的协议来提高性能。在更新策略方面，可以根据数据的访问特征和缓存容量来选择合适的策略，权衡数据一致性和性能开销。
中间件是指位于应用程序和操作系统之间的软件组件，用于协调和连接不同的系统、服务或组件，以实现数据传输、通信和功能扩展。它们在分布式系统、网络通信和应用集成中起着关键的作用。
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
Redis[1] （REmote DIctionary Server）是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库（BSD 许可）。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是保存在内存中的（内存数据库，支持持久化），因此读写速度非常快，被广泛应用于分布式缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
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。
nginx+tomcat集群可以实现10万-百万的并发访问量；目前的架构不能承受如此海量的访问，瓶颈还是在数据库，尤其是查询。要想突破数据库的瓶颈，就需要使用缓存技术。
高并发原则 无状态：应用无状态，配置文件有状态 拆分：系统维度、功能维度、读写维度、AOP维度、模块维度 服务化：进程内服务->单机远程服务->集群手动注册服务->自动注册和发现服务->服务分组/隔离/路由->服务治理（限流/黑名单） 消息队列：实现服务解耦、异步处理、流量削峰/缓冲（需要注意：处理生产消息失败、消息重复接收处理、生产重试；作为大流量缓冲，牺牲强一致性，保证最终一致性；需要数据校对） 数据异构：异构数据形成闭环，数据存储到合适的存储引擎；聚合数据，使前端通过少量调用拿到所需数据；依赖系统出问
本文由 Kevin Lin 发表在 medium.com，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享
视图是保存在数据库中的 SELECT 查询，其内容由查询定义，因此，视图不是真实存在 的基础表，而是从一个或者多个表中导出的虚拟的表。同真实的表一样，视图包含一系列带 有名称的列和行数据，但视图中的行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引
分布式缓存作为性能加速器，在系统优化中承担着非常重要的角色。相比本地缓存，虽然增加了一次网络传输，大约占用不到 1 毫秒外，但是却有集中化管理的优势，并支持非常大的存储容量。
一致性哈希是一种哈希算法，主要用于分布式系统中数据的分片和负载均衡，一致性哈希算法解决了传统哈希算法在节点动态增减时可能导致数据迁移量过大的问题，能够提供更好的扩展性和性能。
写公众号两年以来，每当有机会写故障类主题的时候，我都会在开始前静静地望着显示器很久，经过多次煎熬和挣扎之后才敢提起笔来，为什么呢？因为这样的话题很容易招来吐槽，比如 “说了半天，不就是配置没配好吗？”，或者 “这代码是猪写的吗？你们团队有懂性能测试的同学吗？”，这样的评论略带挑衅，而且充满了鄙视之意。
一段时间以来，巨大数量的数据处理迫使所有的应用程序在数据库层前添加缓存策略。即使经典数据库进行了大量的下划线优化，仍然不能提供足够的速度和可用性。主要原因在于数据存储越远，获取数据就越困难。另一个原因是因为数据库中的数据通常保存在磁盘中，而不是在内存。经典数据库却是在内存上嵌入了缓存来优化，但是拥有一个专用的独立缓存也是一种很常用的策略。
机票查询系统，日均亿级流量，要求高吞吐，低延迟架构设计。提升缓存的效率以及实时计算模块长尾延迟，成为制约机票查询系统性能关键。本文介绍机票查询系统在缓存和实时计算两个领域的架构提升。
一、网站架构的伸缩性设计 1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； image （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
在海量数据的背景下，数据的写入、存储、分析、搜索都会遇到不小的挑战(存储成本大，写入查询慢等)，Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索的首选。随着数据规模的海量增长，降本增效的诉求也越来越高。本次分享将解析腾讯云全新技术栈下的系统架构，基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化等一套完整的降本增效解决方案。主要内容包括：
在《老码农眼中的简明AI》一文中提到了图灵机和冯诺伊曼的计算机体系结构，数据存储是整个计算机软件系统中的一个关键节点。从个人电脑上的软件到基于计算机网络的分布式系统，存储系统更是基础环节，而且还承担着整个系统的数据责任。
分布式系统主要的目的之一就是解决大量用户的高并发问题。自己做过几个业务系统，也和别人聊过他们所做过的业务系统，其实大家都使用了相同的数据库，有的系统会使用 Redis 缓存，会使用 MQ 做系统解耦，有的也会使用搜索引擎。这些系统的构件相同的地方都是在处理数据，只不过职责不同罢了。归纳有以下几类：
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