您可以捐助,支持我们的公益事业。

1元 10元 50元





认证码:  验证码,看不清楚?请点击刷新验证码 必填



  要资料 文章 文库 Lib 视频 Code iProcess 课程 认证 咨询 工具 火云堂 讲座吧   成长之路  
会员   
 
   
 
  
每天15篇文章
不仅获得谋生技能
更可以追随信仰
 
 
     
   
 订阅
  捐助
高性能分布式计算与存储系统设计概要
 
作者:张峻崇 来源:伯乐头条 发布于:2016-2-25
746 次浏览     评价:      
 

2012年底,末日之后,看到大家都在写年末总结,我也忍不住想一试。工作已经3年半了,头一次写总结。虽然到现在仍是无名小码农一名,但工作这些年,技术着实有不少积累。成长最大的,当然就是这篇文章标题提到的——高性能分布式计算与存储系统的设计和研发过程,这也是我自2010年供职于国内最大的某著名网站之后,和这个系统一起成长,亲眼见证和伴随着它的发展,从一个婴儿一样的”Demo”程序,成长为现在可以处理千万级日PV的强大系统,直到2012年我离开。我也顺势积累了Unix/Linux服务器、多线程、I/O、海量数据处理、注重高性能与效率的C/C++编程等宝贵的码农财富,当然,遗憾和不足,仍然是有许多的。

2012年,其实是自工作以来,技术积淀最多的一年。因为,在2012年,我终于学会了独立思考,我不再像以前一样,许许多的技术只是需要用到的时候,匆忙的google(有时候还要先匆忙的先FQ),我发现,“好记性不如烂笔头”,古训确实毋庸置疑,有大量的、琐碎的技术经验、编程细节、技巧,需要积淀下来,可能单条的细节与技巧,并不会对一个人的职业生涯产生什么影响,但把它们都积聚起来,就会强大许多,很实际的,带来的技术提升,能带来更高的Offer。所以,2012年,我开始到博客园写技术博客,和众多园友分享我对技术的一知半解,共同进步;也终于耐下心,为自己做了一个简单的个人主页,虽然10年前,我就可以做出这样的东西……;我成为了更忠实的苹果粉,所以我尝试去做iOS创业,虽然这和我的主要工作研究方向并不一致,当我看到自己做的demo在自己iPhone 4s上跑起来,我突然又有一了一种久违的兴奋——那是每一个程序员,都体会过的,小小的成就感;2012年,我开始接触和了解许多以前从来不懂的技术:Hadoop、GoogleFS、JVM、XCode、ARC……小到如何将vim打造成一个IDE……。

接下来,该进入这篇文章的正题了, 就是简单地谈谈,我这两年,主要做的东西——高性能分布式计算与存储系统。

这个系统看名字十分牛比,所涉足的目前互联网最领先的技术领域。具体有什么用途? 在我之前供职的公司,它主要是作为中间层,给网站页面提供缓存服务的,并且,它对付的难题,是大数据、海量数据,相信,每一个日PV超过千万级的网站,都必须会有类似的系统存在,如果,你曾经看过,博客园里的《淘宝技术发展》等类似文章,就一定不会对我接来将要提到的许多概念和术语感到陌生。对于这样大流量,需要处理大数据的网站而言,由Web的逻辑直接调用管理数据存储,是非常不科学的,实际上也是不可能的,大数据、高并发的对数据库进行读写,通常数据库都会挂掉,从而使网站也挂掉,必须要在Web和数据库之间,通过技术手段实现一种“转换”或“控制”,或“均衡”或“过渡”,我不知道这样用词是否正确,你只要明白其中的意思就好了。

这样的技术手段有许多,所实现的东东也有许多,我们用到的,就是被称为“中间层”的一个逻辑层,在这个层,将数据库的海量数据抓出来,做成缓存,运行在服务器的内存中,同理,当有新的数据到来,也先做成缓存,再想办法,持久化到数据库中,就是这样简单的思路,但实现起来,从零到有,可以说难如登天,但是,任何事物,都是在曲折中,不断发展前进的,这是中学我们就学过的哲学理论。这个系统,就被我们称简为“缓存系统”,它最大的好处,就是砍掉了每天上千万次的数据库读写操作,取代而之的,是读取服务器中提供缓存服务的进程所控制的内存,所以你知道,这里面节省了多少的资源申请、竞争、I/O……当然,后面你也会发现,它会带来许多新的问题,最显著的问题,就是数据的同步和一致性,后面我会讲到。

现在,让我们先看看, 这个系统,发展到我离开它的时候,长什么样子?(由于涉及到商业机密,具体的技术不能提供)

就是这样的一张架构图,代表着可以处理每日上千万PV的系统,涉及到许多的技术,让我们一个部分一个部分解读它。

首先,从当我有一个web请求到达时,将会发生怎样的事情说起。

比如,我是一个用户,我在这个网站登陆,我的“个人”页面上,将会加载许许多多的东西,有许许多多的图片、文字、消息等,我们举其中一个例子,我将要得到我的好友列表——friend list。通过常识可以知道,这个friend list,不是随机的、临时的,而肯定是一个(一组)持久化存储于数据库里的数据,我们就是一个用户请求得到他的friend list说起,来解读这张架构图。如果我的网站流量很小,每天不超过10万PV,峰值可能就几百个上千个用户,同时请求他们的friend list,那么,现今任何一种语言配上任何一种数据库的搭配,只要稍做处理,都可以很好的完成这个工作——从数据库中,读出该用户的friend list,然后访回给web,如果用户对好友列表作了任何修改,web马上将修改内容写入数据库,形成新的friend list。

然而,当访问流量持续提升,达到千万级、甚至亿级PV的时候,刚才说的方法就不可行了。因为,同时可能有几十万甚至上百万用户,通过web请求从数据库中读(如果写将会更糟糕)上百条万数据,数据库将不堪重负,形成巨大的延迟甚至挂掉。通过上面的系统,来解决这样的问题。

现在,我们要设计和研发的上述系统,当一个web页面提交一个获取friend list的请求后,它首先将根据一定的规则,通过负载均衡,然后到达相应的master节点。上面我们提到的是DNS负载均衡,这得众多负载均衡技术中的一种方法。也就是说,我有许许多多的master节点(上图的scalabe表明,我是可扩展的,只要有条件,可随意横向扩展节点,以提高速度、容灾、容量等指标),每个master节点的IP地址(域名)当然不一样,通过DNS负载均衡,合理地把该请求,送到相对“空闲”的master节点服务器。

现在解释一下master节点服务器和slave节点服务器的功能:slave节点,主要用于”Running services”,即,实际处理请求的缓存服务进程,通常运行在slave节点上;master节点,主要用于分发通过负载均衡的请求(当然,master节点上也可以运行一些“缓存服务进程”,即并发流量不高、较辅助的一些服务),找到用于处理实际请求的合适的slave节点,将该请求交给它处理,再次实现了一道“负载均衡”,同时,需要分布式计算的内容,将可能同时分发到几个slave节点,之后再对结果进行合并返回(Map-Reduce原理)。

好了,现在我们已经知道,一个friend list请求已经通过DNS负载均衡、通过master节点进行分配,到达了相应的slave节点上。我们还知道,所说的“缓存” ,正是slave节点中所运行的services进程中所管理的内存,提供同样功能的service可能会有很多份,同时运行在不同slave节点上,以提供高并发和分布式计算的功能。

例如,获得friend list就是这样的service,因为这个功能太常用了,所以,在我们的系统中,这样的服务可能同时提供5份、10份甚至更多,那么我这个获取friend list的请求,究竟被分配到哪个slave节点上的service处理呢?这正是刚才提到的master节点来完成这一工作。

再比如,我现在需要获取“二度关系”的列表(关于六度人脉理论,可google),所谓“二度关系”,就是好友的好友,那么我要取这样的列表,即friend’s every friend list,这样的请求,将会把取每个friend list分配(Map)到不同slave节点上去做(根据一定的规则),然后再进行合并(Reduce)(当然,熟悉算法的同学可能已经发现,这样去获取请求,非常的笨拙,有没有更好的方法呢?当然有!因为好友的好友,其实就是好友的friend list与我和好友的共同好友common friend list的“差集”,对吗?所以我不用去取好友的每个好友的friend list,而只用取2次就可以通过计算完成请求,这又节省了多少资源呢?假如我有100个好友,1000个,10000万个?会节省多少次计算呢?这也证明,一个良好的算法,对改善程序性能,有多么大的帮助!)

好,我们继续。现在,我的获取friend list的请求,已经在被某个slave节点中的负责这一功能的service进程处理,它将根据一定规则,给出两种可能的处理方式:

1、 我这个用户非常活跃,经常登陆网站(一定的规则,认为缓存未到过期时间),且我这个slave节点自上次“重建缓存”(即重新从数据库中读取数据,建立缓存,后面会谈)后,没有发生过down机重启行为(又一定的规则),我也没有收到过master节点发送过来要求更新缓存(即从数据库中比较数据并更新)的Notification(通知),或是在一定条件下我这个slave节点对它掌握的缓存数据版本(版本管理系统原理,思考一下svn的工作原理)和数据库进行了一次比较(注意,比较数据版本可认为只是一个int值,且是原子操作,这和比较整条数据是否一致在性能上有天壤之别)发现是最新的数据版本,那么,我这个slave节点将直接返回缓存数据,而没有任何数据库读操作,也就是说,我这一次获取friend list的请求,得到的是缓存数据,当然,这个缓存数据肯定是最新的、正确的、和数据库中的持久化数据是一致的,后面会提到怎样来尽量保证这一点;

2、第1点中的“一定规则”不满足时,即我这个slave节点的缓存和数据库中的数据可能存在不一致的没有其它办法,我必须从数据库中读取数据,更新缓存,然后再返回。但同时注意,slave节点中的service服务进程,将认为此用户现在活跃,可能还会请求一些相关、类似的数据(如马上可能进行添加好友、删除好友等操作),所以去数据库读取数据的时候,将不会只读friend list,可能与用户有关的其它一部分数据,会被同时读取并更新缓存,如果负责这一部分数据的缓存服务并不是当前的service进程,或在其它slave节点,或同时还有几份service进程在工作,那么slave节点将提交“更新缓存”请求给master节点,通过master节点发出Notification给相关slave节点的相关service进程,从而,尽可能使每一次读取数据库的作用最大化,而如果稍后用户果然进行了我们猜测的行为(可认为cache命中),结果将同第1点,直接通过缓存返回数据而且保证了数据的正确和一致性。

好了,刚刚提到的都是“读操作”,相比“写操作”, 其数据一致性更容易保证,之后我们将讲述“写操作”的工作原理。现在,让我们先跳过这一部分,继续看架构图。slave节点之后,就是实际的数据存储了,使用了MySQL、Redis,MySQL主从之间的协同是DBA的工作,不在此篇讨论,Redis主要存储K-V键值对数据,比如用户id和用户昵称,是最常用的K-V对之一,通过Redis进行存储,再结合上述的工作过程,可保证这个系统的高性能。而架构图最右下角的Hadoop与MongoDB,是可选的MySQL替代方案,其实,正是未来的主要发展方向。如果slave节点中的service服务进程与Hadoop良好结合,系统的性能将更上一层楼。顺便说一句,master、slave节点都是由C++开发的。可参考陈皓的一篇文章《Why C++? 王者归来》。

在上篇里,我们主要讨论了,这个系统怎样处理大数据的“读”操作,当然还有一些细节没有讲述。下篇,我们将主要讲述,“写”操作是如何被处理的。我们都知道,如果只有“读”,那几乎是不用做任何数据同步的,也不会有并发安全问题,之所以,会产生这样那样的问题,会导致缓存和数据库的数据不一致,其实根源就在于“写”操作的存在。下面,让我们看一看,当系统需要写一条数据的时候,又会发生怎样的事情?

同样,我们还是以friend list为例。现在,我登陆了这个网站,获取了friend list之后,我添加了一个好友,那么,我的friend list必定要做修改和更新(当然,添加好友这一个动作肯定不会只有修改更新friend list这一个请求,但我们以此为例,其它请求也是类似处理),那么,这个要求修改和更新friend list的请求,和获取friend list请求类似,在被slave节点中的服务进程处理之前,也是先通过DNS负载均衡,被分配到合适的master节点,再由master节点,分配到合适的相对空闲的负责这一功能的slave点上。

现在假设,前面我们已经讲过,获取friend list这样的请求,非常常用,所以,提供这一供能的服务进程将会有多份,比如,有10份,服务进程编号为0~9,同时运行在10个(也可能仅运行在1个~9个slave节点上!)slave节点上,具体分配请求的时候,选择哪一个slave节点和哪一份服务进程呢?这当然有许多种规则去影响分配策略,我们就举一个最简单的例子,采用用户id对10取模,得到0~9的结果,即是所选择的服务进程编号,假设我的用户id尾号为9,那么我这个请求,只会被分配到编号为9的服务进程去处理(当然,所有用户id尾号为9的都是如此),编号为9的服务进程,也只负责为数据库中用户id尾号为9的那些数据做缓存,而用户id尾号为0~8的缓存则由其它服务进程来处理。如果所需的请求是以刚才这种方式工作的,那么现在我要求修改和更新friend list的这个请求,将只会被分配到服务进程编号为9的进程来处理,我们称之为“单点模型”(也就是说,同一条数据只会有一份可用缓存,备份节点上的的不算),你可能已经猜到了,还会有“多点模型”——即同时有好几个服务进程都会负责同样的缓存数据,这是更复杂的情况,我们稍后再讨论。

现在,我们接着说“单点模型” 。这个修改和更新friend list的请求到了编号为9的服务进程中后,如何被处理呢?缓存肯定先要被处理,之后才考虑缓存去和数据库同步一致,这大家都知道(否则还要这个系统干嘛?)大家还知道,只要涉及到并发的读写,就肯定存在并发冲突和安全问题,这又如何解决呢?我们有两种方式,来进行读写同步。

1、 第一种方式,就是传统的,加锁方式——通过加锁,可以有效地保证缓存中数据的同步和正确,但缺点也非常明显,当服务进程中同时存在读写操作的线程时,将会存在严重的锁竞争,进而重新形成性能瓶颈。好在,通常使用这种方式处理的业务需求,都经过上述的一些负载均衡、分流措施之后,锁的粒度不会太大,还是上述例子,我最多也就锁住了所有用户id尾号为9的这部分缓存数据更新,其它90%的用户则不受影响。再具体些,锁住的缓存数据可以更小,甚至仅锁住我这个用户的缓存数据,那么,锁产生的性能瓶颈影响就会更小了(为什么锁的粒度不可能小到总是直接锁住每个用户的缓存数据呢?答案很简单,你不可能有那么多的锁同时在工作,数据库也不可能为每个用户建一张表),即锁的粒度是需要平衡和调整的。

好,现在继续,我要求修改和更新friend list的请求,已经被服务进程中的写进程在处理,它将会申请获得对这部分缓存数据的锁,然后进行写操作,之后释放锁,传统的锁工作流程。在这期间,读操作将被阻塞等待,可想而知,如果锁的粒度很大,将有多少读操作处于阻塞等待状态,那么该系统的高性能就无从谈起了。

2、有没有更好的方法呢?当然有,这就是无锁的工作方式。

首先,我们的网站,是一个读操作远大于写操作的网站(如果需求相反,可能处理的方式也就相反了),也就是说,大多数时候,读操作不应该被写操作阻塞,应优先保证读操作,如果产生了写操作,再想办法使读操作“更新”一次,进而使得读写同步。这样的工作方式,其实很像版本管理工具,如svn的工作原理:即,每个人,都可以读,不会因为有人在进行写,使得读被阻塞;当我读到数据后,由于有人写,可能已经不是最新的数据了,svn在你尝试提交写的时候,进行判断,如果版本不一致,则重新读,合并,再写。

我们的系统也是按类似的方式工作的:即每个线程,都可以读,但读之前先比较一下版本号,然后读缓存数据,读完之后准备返回给Web时,再次比较版本号,如果发现版本已经被更新(当然你读的数据顶多是“老”数据,但不至于是错误的数据,Why?还是参考svn,这是”Copy and Write”原理,即我写的那一份数据,是copy出来写的,写完再copy回去,不会在你读出的那一份上写),则必须重新读,直到读到的缓存数据版本号是最新的。

前面已经说过,比较和更新版本号,可认为是原子操作(比如,利用CAS操作可以很好的完成这一点,关于CAS操作,可以google到一大堆东西),所以,整个处理流程就实现了无锁化,这样,在大数据高并发的时候,没有锁瓶颈产生。然而,你可能已经发现其中的一些问题,最显著的问题,就是可能多读不止一次数据,如果读的数据较多较大,又要产生性能瓶颈了(苦!没有办法),并且可能产生延迟,造成差的用户体验。

那么,又如何来解决这些问题呢?其实,我们是根据实际的业务需求来做权衡的,如果,所要求的请求,允许一定的延迟存在,实时性要求不是最高,比如,我看我好友发的动态,这样的缓存数据,并不要求实时性非常高,稍稍有延迟是允许的,你可以想象一下,如果你的好友发了一个状态,你完全没有必要,其实也不可能在他点击“发布”之后,你的动态就得到了更新,其实只要在一小段时间内(比如10秒?)你的动态更新了,看到了他新发布了状态,就足够了。

假设是这样的请求,且如果我采用第1种加锁的方式所产生的性能瓶颈更大,那么,将采用这种无锁的工作方式,即当读写有冲突时候,读操作重新读所产生的开销或延迟,是可以忍受的。比较幸运的是,同时有多个读写线程操作同一条缓存数据导致多次的重读行为,其实并不是总是发生,也就是说,我们系统的大数据并发,主要在多个进程线程同时读不同条的数据这一业务需求上,这也很容易理解,每个用户登陆,都是读他们各自的friend list(不同条数据,且在不同的slave节点上),只不过,这些请求是并发的(如果不进行分布式处理会冲垮服务器或数据库),但是并不总是会,许多用户都要同时读某一条friend list同时我还在更新该条friend list导致多次无效的重读行为。

我们继续上面的friend list。现在,我的friend list已经在缓存中被修改和更新了。无论是采用方式1还是方式2进行,在这期间,如果恰好有其它线程来读我的friend list,那么总之会受到影响,如果是方式1,该请求将等待写完毕;而如果是方式2,该请求将读2次(也可能更多,但实在不常见)。这样的处理方式,应该不是最好的,但前面已经说过了,我们的系统,主要解决:大流量高并发地读写多条数据,而不是一条。接下来,该考虑和数据库同步的事情了。

恩,刚才说了那么多,你有没有发现,经过我修改和更新friend list后,缓存中的数据和数据库不一致了呢?显然,数据库中的数据,已经过期了,需要对其更新。现在,slave节点中的编号为9的服务进程,更新完了自己的缓存数据后(修改更新我的friend list),将“尝试”向数据库更新。注意,用词“尝试”表明该请求不一定会被马上得到满足。其实,服务进程对数据库的更新,是批量进行的,可认为是一个TaskContainer(任务容器),每间隔一段时间,或得到一定的任务数量,则成批地向数据库进行更新操作,而不是每过来一个请求,更新缓存后就更新一次数据库(你现在知道了这样做又节省了多少次数据库操作!)。

那么,为什么可以这样做呢?因为,我们已经有了缓存,缓存就是我们的保障,在“单点模型”下,缓存更新后,任何读缓存的操作,都只会读到该缓存,不需要经过数据库,参看上篇中提到过此问题。所以,数据库的写更新操作,可以“聚集”,可以一定延迟之后,再进行处理。你会发现,既然如此,我就可以对这些操作进行合并、优化,比如,两个写请求都是操作同一张表,那么可以合并成一条,没错,这其实已经涉及到SQL优化的领域了。当然,你也会发现,现在缓存中的新数据还没有进行持久化,如果在这个时间点,slave节点机器down掉了,那么,这部分数据就丢失了!所以,这个延迟时间并不会太长,通常10秒已经足够了。即,每10秒,整理一下我这个服务进程中已经更新缓存未更新DB的请求,然后统一处理,如果更杞人忧天(虽然考虑数据安全性决不能说是杞人忧天,但你要明白,其实任何实时服务器发生down行为总是会有数据丢失的,只是或多或少),则延迟间隔可以更短一些,则DB压力更大一些,再次需要进行实际的考量和权衡。

至此,我的friend list修改和更新请求,就全部完成了,虽然,可能在几十秒之前,就已经在页面上看到了变化(通过缓存返回的数据)。

那么,读和写都已经讲述了,还有其它问题吗?问题还不少。刚才讨论的,都是“单点模型”。

即,每一条数据库中的数据,都只有一份缓存数据与之对应。然而,实际上,“多点模型”是必须存在的,而且是更强大的处理方式,也带来同步和一致性的更多难题,即每一条数据,可能有多份缓存与之对应。即多个slave节点上的服务进程中,都有一份对应DB中相同数据的缓存,这个时候,又将如何同步呢?我们解决的方式,叫做“最终一致性”原则,关于最终一致性模型,又可以google到一大堆,特别要提出的是GoogleFS的多点一致性同步,就是通过“最终一致性”来解决的,通俗的讲,就是同一条数据,同一时刻,只能被一个节点修改。

假设,我现在的业务,是“多点模型”,比如,我的friend list,是多点模型,有多份缓存(虽然实际并不是这样的),那么,我对friend list的修改和更新,将只会修改我被分配到的slave节点服务进程中的缓存,其它服务进程或slave节点的缓存,以及数据库,将必须被同步更新,这是如何做到的呢?这又要用到上篇曾提到的Notification(通知服务),这个模块虽然没有在架构图中出现,却是这个系统中最核心的一种服务(当然,它也是多份的,呵呵),即,当一条数据是多点模型时,当某一个服务进程对其进行修改和更新后,将通过向master节点提交Notificaion并通知其它服务进程或其它slave节点,告知他们的缓存已经过期,需要进行更新,这个更新,可能由所进行修改更新的服务进程,发送缓存数据给其它进程或节点,也由可能等待DB更新之后,由其它节点从DB进行更新,从而间接保证多点一致性。

等等,刚才不是说,通常10秒才批量更新DB吗?那是因为在单点模型下,这样做是合理的,但在多点模型下,虽然也是批理对数据库进行更新,但这样的延迟通常非常小,可认为即时对数据库进行批量更新,然后,通过Notification通知所有有这一条数据的节点,更新他们的缓存。由此可见,多点模型,所可能产生的问题是不少的。那么,为什么要用多点模型呢?假设我有这样的业务:大数据高并发的读某一条数据,非常非常多的读,但写很少,比如一张XX门的热门图片,有很多很多的请求来自不同的用户都需要这个条数据的缓存,多点模型即是完美的选择。我许多slave节点上都有它的缓存,而很少更新,则可最大限度的享用到多点模型带来的性能提升。

还有一些问题,不得不说一下。就是down机和定期缓存更新的问题。先说宕机,很显然,缓存是slave节点中的服务进程的内存,一旦节点宕机,缓存就丢失了,这时就需要前面我提到过的“重建缓存”,这通常是由master节点发出的,master节点负责监控各个slave节点(当然也可以是其它master节点)的运行状况,如果发现某个slave节点宕机(没有了“心跳”,如果你了解一些Hadoop,你会发现它也是这样工作的),则在slave节点重新运行之后(可能进行了重启),master节点将通知该slave节点,重建其所负责的数据的缓存,从哪重建,当然是从数据库了,这需要一定的时间(在我们拥有百万用户之后,重建一个slave节点所负责的数据的缓存通常需要几分钟),那么,从宕机到slave节点重建缓存完毕这一段时间,服务由谁提供呢?显然备份节点就出马了。

其实在单点模型下,如果考虑了备份节点,则其实所有的请求都是多点模型。只不过备份节点并不是总是会更新它的缓存,而是定期,或收到Notification时,才会进行更新。master节点在发现某个slave节点宕机后,可以马上指向含有同样数据的备份节点,保证缓存服务不中断。那么,备份节点的缓存数据是否是最新的呢?有可能不是。虽然,通常每次对数据库完成批量更新后,都会通知备份节点,去更新这些缓存,但还是有可能存在不一致的情况。所以,备份节点的工作方式,是特别的,即对于每次请求的缓存都采用Pull(拉)方式,如何Pull?前面提到的版本管理系统再次出马,即每次读之前,先比较版本,再读,写也是一样的。所以,备份节点的性能,并不会很高,而且,通常需要同时负责几个slave节点的数据的备份,所以,存在被冲垮的可能性,还需要slave节点尽快恢复,然后把服务工作重新还给它。

再说定期缓存更新的问题。通常,所有的slave节点,都会被部署在夜深人静的某个时候(如02:00~06:00),用户很少的时候,定期进行缓存更新,以尽可能保证数据的同步和一致性,且第二天上午,大量请求到达时,基本都能从缓存返回最新数据。而备份节点,则可能每30分钟,就进行一次缓存更新。咦?前面你不是说,备份节点上每次读都要Pull,比较版本并更新缓存,才会返回吗?是的,那为什么还要定期更新呢?答案非常简单,因为如果大部分缓存都是最新的数据,只比较版本而没有实际的更新操作,所消耗的性能很小很小,所以定期更新,在发生slave节点宕机转由备份节点工作的时候,有很大的帮助。

最后,再说一下Push(推送)方式,即,每次有数据改动,都强制去更新所有缓存。这种方式很消耗性能,但更能保证实时性。而通常我们使用的,都是Pull(拉)方式,即无论是定期更新缓存,还是收到Notification(虽然收通知是被“推”了一把)后更新缓存,其实都是拉,把新的数据拉过来,就好了。在实际的系统中,两种方式都有,还是那句话,看需求,再决定处理方式。

好了,终于写完了这篇总结,看到上篇发布后,得到了许许多多园友的鼓励和支持,在此一并感谢!相信也有不少园友,已经看到了这个系统的许多不足和瓶颈,确实,它并不是一个完美的系统,还需要不断进化。我写出这篇文章,也是希望和大家多多交流,共同进步。马上就是2013年了,希望自己能有更好的发展,也希望所有的朋友,都能更上一层楼!

   
 订阅
  捐助
相关文章

阻碍使用企业架构的原因及克服方法
世界级企业架构的行业挑战
企业架构和SOA架构的角色将融合
什么最适合您的组织?
相关文档

企业架构与ITIL
企业架构框架
Zachman企业架构框架简介
企业架构让SOA落地
相关课程

企业架构设计
软件架构案例分析和最佳实践
嵌入式软件架构设计—高级实践
企业级SOA架构实践
 

专家视角看IT与架构
软件架构设计
面向服务体系架构和业务组件
人人网移动开发架构
架构腐化之谜
谈平台即服务PaaS

面向应用的架构设计实践
单元测试+重构+设计模式
软件架构师—高级实践
软件架构设计方法、案例与实践
嵌入式软件架构设计—高级实践
SOA体系结构实践

相关咨询服务
应用架构设计与构建

锐安科技 软件架构设计方法
成都 嵌入式软件架构设计
上海汽车 嵌入式软件架构设计
北京 软件架构设计
上海 软件架构设计案例与实践
北京 架构设计方法案例与实践
深圳 架构设计方法案例与实践
嵌入式软件架构设计—高级实践
更多...   
 
 
实录 C语言面向对象
主讲:宋宝华
《Linux设备驱动开发详解》的作者
 
实录 基于Tensorflow进行深度学习
主讲:钱兴会
曾任联想集团大数据平台架构师
 
 
 
每天2个文档/视频
扫描微信二维码订阅
订阅技术月刊
获得每月300个技术资源
 
 

关于我们 | 联系我们 | 京ICP备10020922号 京公海网安备110108001071号