‘壹’ 分布式缓存的作用
分布式缓存能够处理大量的动态数据，因此比较适合应用在Web 2.0时代中的社交网站等需要由用户生成内容的场景。从本地缓存扩展到分布式缓存后，关注重点从CPU、内存、缓存之间的数据传输速度差异也扩展到了业务系统、数据库、分布式缓存之间的数据传输速度差异。
常用的分布式缓存包括Redis和Memcached。
Memcached
Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。Memcached通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。
特点：哈希方式存储；全内存操作；简单文本协议进行数据通信；只操作字符型数据；集群由应用进行控制，采用一致性哈希算法。
限制性：数据保存在内存当中的，一旦机器重启，数据会全部丢失；只能操作字符型数据，数据类型贫乏；以root权限运行，而且Memcached本身没有任何权限管理和认证功能，安全性不足；能存储的数据长度有限，最大键长250个字符，储存数据不能超过1M。
Redis
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
特点：
Redis支持的数据类型包括：字符串、string、hash、set、sortedset、list；Redis实现持久化的方式：定期将内存快照写入磁盘；写日志；Redis支持主从同步。
限制性：单核运行，在存储大数据的时候性能会有降低；不是全内存操作；主从复制是全量复制，对实际的系统运营造成了一定负担。
‘贰’ 什么是分布式缓存
分布式缓存使用carp（caching
array
routing
protocol）技术，可以产生一种高效率无接缝式的缓存，使用上让多台缓存服务器形同一台，并且不会造成数据重复存放的情况。
同时还有层次式缓存、动态缓存和计划缓存三种。
‘叁’ JAVA几种缓存技术介绍说明
1、TreeCache / JBossCache
JBossCache是一个复制的事务处理缓存，它允许你缓存企业级应用数据来更好的改善性能。缓存数据被自动复制，让你轻松进行JBoss服务器之间 的集群工作。JBossCache能够通过JBoss应用服务或其他J2EE容器来运行一个MBean服务，当然，它也能独立运行。
2、WhirlyCache
Whirlycache是一个快速的、可配置的、存在于内存中的对象的缓存。它能够通过缓存对象来加快网站或应用程序的速度，否则就必须通过查询数据库或其他代价较高的处理程序来建立。
3、SwarmCache
SwarmCache是一个简单且有效的分布式缓存，它使用IP multicast与同一个局域网的其他主机进行通讯，是特别为集群和数据驱动web应用程序而设计的。SwarmCache能够让典型的读操作大大超过写操作的这类应用提供更好的性能支持。
4、JCache
JCache是个开源程序，正在努力成为JSR-107开源规范，JSR-107规范已经很多年没改变了。这个版本仍然是构建在最初的功能定义上。
5、ShiftOne
ShiftOne Java Object Cache是一个执行一系列严格的对象缓存策略的Java lib，就像一个轻量级的配置缓存工作状态的框架。
‘肆’ “分布式缓存” 是什么概念，怎么理解
我的理解，分布式缓存系统是为了解决数据库服务器和web服务器之间的瓶颈。
如果一个网站的流量很大，这个瓶颈将会非常明显，每次数据库查询耗费的时间将会非常可观。
对于更新速度不是很快的网站，我们可以用静态化来避免过多的数据库查询。
对于更新速度以秒计的网站，静态化也不会太理想，可以用缓存系统来构建。
如果只是单台服务器用作缓存，问题不会太复杂，如果有多台服务器用作缓存，就要考虑缓存服务器的负载均衡。
‘伍’ 现在主流开源分布式系统架构都有哪些
您好，很高兴为您解答。1：MapRece(MR)，最为general和流行的一个分布式计算框架，其开源实现Hadoop已经得到了极为广泛的运用（Facebook,Yahoo!等等），同时在Hadoop基础上发展起来的项目也有很多（Hive是发展最好的），另外像Cloudera，Hortonworks，MapR这样的在Hadoop基础上发展起来的公司也有很多。2：Pregel，和MR一样也是Google发明的，其优势是在完成一些适合于抽象为图算法的应用的计算时可以更为高效，Giraph可以算是一个比较好的发展中的开源实现。3：Storm，Twitter的项目，号称Hadoop的实时计算平台，对于一些需要realtimeperformance的job可以拥有比MR更高的效率。4：Spark，UCBerkeleyAMPLab的项目，其很好地利用了JVM中的heap，对于中间计算结果可以有更好的缓存支持，因此其在performance上要比MR高出很多。Shark是其基础上类似于Hive的一个项目。5：Dryad和Scope，都是MR（MicrosoftResearch）的项目，从paper上来看Dryad是一个更为generalpurpose的计算框架，在vertices里实现计算，通过channels实现communication，两者组成一个graphworkflow；而Scope有点类似于Hive和Shark，都是将某种类似于SQL的scriptlanguage编译成可以在底层分布式平台上计算的job。但是这两个项目因为不开源，所以资料不多，也没有开源项目那样的community。当然还有其他很多，比如Google的Dremel，Yale的HadoopDB（现在已经商业化叫做Hadapt）。如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】希望我的回答对您有所帮助，望采纳！~O(∩_∩)O~
‘陆’ 分布式存储最佳缓存比
作者：深入细节的 SmartX 一线技术团队
近日，VMware 发布了 vSAN 8，对存储架构进行了重大更新。其中最主要的变化，即引入了新的 Express Storage Architecture（ESA）架构：用“存储池”替代了原存储架构（OSA）中的“磁盘组”，并不再需要专用 SSD 承担缓存加速功能，一定程度上避免了 8.0 之前版本中的专用缓存盘利用率低、易发生缓存击穿等问题。
而值得一提的是，在 vSAN 大版本更新之前，SmartX 即通过统一缓存空间和智能冷热数据管理优化了分布式存储缓存机制，有效规避了上述问题。本文将通过重点解读 vSAN（以 vSAN 7 为例）和 SmartX 分布式块存储组件 ZBS* 缓存机制的原理，并测试对比两种缓存机制下虚拟机性能表现，让读者更好地了解两种技术实现机制的区别对业务可能带来的实际影响。
* ZBS 内置于 SmartX 超融合软件 SMTX OS，可与 SmartX 原生虚拟化 ELF 搭配提供服务。
本文重点
vSAN 7 采用划分读写缓存空间的机制，将缓存磁盘按照容量占比划分为写缓冲区（30%）和读缓存区（70%）。这种方式可能出现缓存利用率低、在访问数据量过大时导致缓存击穿，进而引起性能下降等问题。
ZBS 采用统一缓存空间的机制，并通过 2 级 LRU 算法对冷热数据进行管理，在充分利用缓存容量的同时避免了因访问量激增导致虚拟机性能下降的情况。
本文基于相同的硬件配置和 I/O 读写场景，分别测试 VMware 超融合（vSphere 虚拟化 + vSAN 分布式存储）写入 300 GB 数据、SMTX OS（ELF + ZBS）写入 500 GB 数据时虚拟机的性能表现。结果显示，vSAN 7 难以充分利用缓存介质，发生缓存击穿，导致存储性能下降；而 SMTX OS 即便在写入更多数据的情况下也未发生缓存击穿，虚拟机性能保持稳定。
场景问题
混闪配置是超融合或分布式存储现阶段的主流落地模式。混闪配置是指机器中的磁盘使用 SSD + HDD 混合组成，其中 SSD 磁盘作为数据缓存层，而 HDD 磁盘作为数据容量层。以该模式构建的分布式存储池通过软件算法进行冷热数据自动判断，在提供高性能的同时，还可获得较大的存储容量，进而提升资源利用率，获得相对全闪存储更高的性价比。
在将 SSD 磁盘用作数据缓存层时，部分超融合产品会将缓存容量（Cache）划分为读和写各自独立的两部分。例如，vSAN 7 及更早版本会将每个磁盘组（Disk Group）中的缓存磁盘，按照容量占比划分为写缓冲区（30%）和读缓存区（70%），当读取数据未命中缓存或者写缓存已满，将会直接从容量层进行读写。
‘柒’ SpringCache优化、缓存一致性、多级缓存
先记录一些纲要
1、SpringCache是写库之后更新的策略，对缓存一致性的不太友好
2、继承RedisCacheManager重写createRedisCache，继承RedisCache重写put
3、缓存一致性有两个方案，一个是先写库再删除缓存、第二个是先删除缓存再写库。
先写库再删除缓存配合超时时间一般没啥问题，极端的情况遇到缓存失效，线程读库和加缓存之间，完成了一次写库和删缓存的操作，导致加的缓存是旧的。总结就是读中加入了一次写。A读库 B写库 B删缓存 A加缓存。
先删缓存再写库的话，是写中加入了一次读。A删缓存 B读库 B加缓存 A写库A。这个概率比上面的大。
这两种方案的问题的解决方式是一样的，就是延时双删策略。即：
删缓存 写库 延时再次删除缓存（需超过一次读库的时间，可以新启线程完成）
或者 写库 删缓存 延时再次删除缓存（需超过一次读库的时间，可以新启线程完成）
如果有主从读写分离，需要将延时再加上主从同步的时间。
还有个第二次删除失败的问题，这个问题可以通过消息中间件，反复尝试进行。或者通过订阅binlog，反复进行。
多级缓存可以参考阿里开源的JetCache的实现
后面会给出demo和源码解析。
‘捌’ 四大开源数据库是哪些
如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免
费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库
呢？
在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行
的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。
MySQL
MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括
Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如
WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。
一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用
快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了
ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的
核心存储引擎与第三方引擎。
MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。
MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL
AB开发的，然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版
本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与Community。其中有一些是免费下载的，另外一
些则是收费的。其核心代码基于GPL许可，对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。
现在，基于最初的
MySQL代码还有更多的数据库可供选择，因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael
"Monty"
Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司，于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免费的，基于GPL许可。知名的
MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写，特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。
PostgreSQL
PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。
PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了多个
不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一个版权声明即
可。
可靠性是PostgreSQL的最高优先级。它以坚如磐石的品质和良好的工程化而闻名，支持高事务、任务关键型应用。
PostgreSQL的文档非常精良，提供了大量免费的在线手册，还针对旧版本提供了归档的参考手册。PostgreSQL的社区支持是非常棒的，还有来
自于独立厂商的商业支持。
数据一致性与完整性也是PostgreSQL的高优先级特性。PostgreSQL是完全支持ACID特性
的，它对于数据库访问提供了强大的安全性保证，充分利用了企业安全工具，如Kerberos与OpenSSL等。你可以定义自己的检查，根据自己的业务规
则确保数据质量。在众多的管理特性中，point-in-time
recovery（PITR）是非常棒的特性，这是个灵活的高可用特性，提供了诸如针对失败恢复创建热备份以及快照与恢复的能力。但这并不是
PostgreSQL的全部，项目还提供了几个方法来管理PostgreSQL以实现高可用、负载均衡与复制等，这样你就可以使用适合自己特定需求的功能
了。
‘玖’ Ceph：一个 Linux PB 级分布式文件系统
Ceph 最初是一项关于存储系统的 PhD 研究项目，由 Sage Weil 在 University of California, Santa Cruz（UCSC）实施。但是到了 2010 年 3 月底，您可以在主线 Linux 内核（从 2.6.34 版开始）中找到 Ceph 的身影。虽然 Ceph 可能还不适用于生产环境，但它对测试目的还是非常有用的。本文探讨了 Ceph 文件系统及其独有的功能，这些功能让它成为可扩展分布式存储的最有吸引力的备选。
“Ceph” 对一个文件系统来说是个奇怪的名字，它打破了大多数人遵循的典型缩写趋势。这个名字和 UCSC（Ceph 的诞生地）的吉祥物有关，这个吉祥物是 “Sammy”，一个香蕉色的蛞蝓，就是头足类中无壳的软体动物。这些有多触角的头足类动物，提供了一个分布式文件系统的最形象比喻。
开发一个分布式文件系统需要多方努力，但是如果能准确地解决问题，它就是无价的。Ceph 的目标简单地定义为：
不幸的是，这些目标之间会互相竞争（例如，可扩展性会降低或者抑制性能或者影响可靠性）。Ceph 开发了一些非常有趣的概念（例如，动态元数据分区，数据分布和复制），这些概念在本文中只进行简短地探讨。Ceph 的设计还包括保护单一点故障的容错功能，它假设大规模（PB 级存储）存储故障是常见现象而不是例外情况。最后，它的设计并没有假设某种特殊工作负载，但是包括适应变化的工作负载，提供最佳性能的能力。它利用 POSIX 的兼容性完成所有这些任务，允许它对当前依赖 POSIX 语义（通过以 Ceph 为目标的改进）的应用进行透明的部署。最后，Ceph 是开源分布式存储，也是主线 Linux 内核（2.6.34）的一部分。
现在，让我们探讨一下 Ceph 的架构以及高端的核心要素。然后我会拓展到另一层次，说明 Ceph 中一些关键的方面，提供更详细的探讨。
Ceph 生态系统可以大致划分为四部分（见图 1）：客户端（数据用户），元数据服务器（缓存和同步分布式元数据），一个对象存储集群（将数据和元数据作为对象存储，执行其他关键职能），以及最后的集群监视器（执行监视功能）。
如图 1 所示，客户使用元数据服务器，执行元数据操作（来确定数据位置）。元数据服务器管理数据位置，以及在何处存储新数据。值得注意的是，元数据存储在一个存储集群（标为 “元数据 I/O”）。实际的文件 I/O 发生在客户和对象存储集群之间。这样一来，更高层次的 POSIX 功能（例如，打开、关闭、重命名）就由元数据服务器管理，不过 POSIX 功能（例如读和写）则直接由对象存储集群管理。
另一个架构视图由图 2 提供。一系列服务器通过一个客户界面访问 Ceph 生态系统，这就明白了元数据服务器和对象级存储器之间的关系。分布式存储系统可以在一些层中查看，包括一个存储设备的格式（Extent and B-tree-based Object File System [EBOFS] 或者一个备选），还有一个设计用于管理数据复制，故障检测，恢复，以及随后的数据迁移的覆盖管理层，叫做 Reliable Autonomic Distributed Object Storage （RADOS）。最后，监视器用于识别组件故障，包括随后的通知。
了解了 Ceph 的概念架构之后，您可以挖掘到另一个层次，了解在 Ceph 中实现的主要组件。Ceph 和传统的文件系统之间的重要差异之一就是，它将智能都用在了生态环境而不是文件系统本身。
图 3 显示了一个简单的 Ceph 生态系统。Ceph Client 是 Ceph 文件系统的用户。Ceph Metadata Daemon 提供了元数据服务器，而 Ceph Object Storage Daemon 提供了实际存储（对数据和元数据两者）。最后，Ceph Monitor 提供了集群管理。要注意的是，Ceph 客户，对象存储端点，元数据服务器（根据文件系统的容量）可以有许多，而且至少有一对冗余的监视器。那么，这个文件系统是如何分布的呢？
早期版本的 Ceph 利用在 User SpacE（FUSE）的 Filesystems，它把文件系统推入到用户空间，还可以很大程度上简化其开发。但是今天，Ceph 已经被集成到主线内核，使其更快速，因为用户空间上下文交换机对文件系统 I/O 已经不再需要。
因为 Linux 显示文件系统的一个公共界面（通过虚拟文件系统交换机 [VFS]），Ceph 的用户透视图就是透明的。管理员的透视图肯定是不同的，考虑到很多服务器会包含存储系统这一潜在因素（要查看更多创建 Ceph 集群的信息，见 参考资料 部分）。从用户的角度看，他们访问大容量的存储系统，却不知道下面聚合成一个大容量的存储池的元数据服务器，监视器，还有独立的对象存储设备。用户只是简单地看到一个安装点，在这点上可以执行标准文件 I/O。
Ceph 文件系统 — 或者至少是客户端接口 — 在 Linux 内核中实现。值得注意的是，在大多数文件系统中，所有的控制和智能在内核的文件系统源本身中执行。但是，在 Ceph 中，文件系统的智能分布在节点上，这简化了客户端接口，并为 Ceph 提供了大规模（甚至动态）扩展能力。
Ceph 使用一个有趣的备选，而不是依赖分配列表（将磁盘上的块映射到指定文件的元数据）。Linux 透视图中的一个文件会分配到一个来自元数据服务器的 inode number（INO），对于文件这是一个唯一的标识符。然后文件被推入一些对象中（根据文件的大小）。使用 INO 和 object number（ONO），每个对象都分配到一个对象 ID（OID）。在 OID 上使用一个简单的哈希，每个对象都被分配到一个放置组。 放置组 （标识为 PGID）是一个对象的概念容器。最后，放置组到对象存储设备的映射是一个伪随机映射，使用一个叫做 Controlled Replication Under Scalable Hashing （CRUSH）的算法。这样一来，放置组（以及副本）到存储设备的映射就不用依赖任何元数据，而是依赖一个伪随机的映射函数。这种操作是理想的，因为它把存储的开销最小化，简化了分配和数据查询。
分配的最后组件是集群映射。 集群映射 是设备的有效表示，显示了存储集群。有了 PGID 和集群映射，您就可以定位任何对象。
元数据服务器（cmds）的工作就是管理文件系统的名称空间。虽然元数据和数据两者都存储在对象存储集群，但两者分别管理，支持可扩展性。事实上，元数据在一个元数据服务器集群上被进一步拆分，元数据服务器能够自适应地复制和分配名称空间，避免出现热点。如图 4 所示，元数据服务器管理名称空间部分，可以（为冗余和性能）进行重叠。元数据服务器到名称空间的映射在 Ceph 中使用动态子树逻辑分区执行，它允许 Ceph 对变化的工作负载进行调整（在元数据服务器之间迁移名称空间）同时保留性能的位置。
但是因为每个元数据服务器只是简单地管理客户端人口的名称空间，它的主要应用就是一个智能元数据缓存（因为实际的元数据最终存储在对象存储集群中）。进行写操作的元数据被缓存在一个短期的日志中，它最终还是被推入物理存储器中。这个动作允许元数据服务器将最近的元数据回馈给客户（这在元数据操作中很常见）。这个日志对故障恢复也很有用：如果元数据服务器发生故障，它的日志就会被重放，保证元数据安全存储在磁盘上。
元数据服务器管理 inode 空间，将文件名转变为元数据。元数据服务器将文件名转变为索引节点，文件大小，和 Ceph 客户端用于文件 I/O 的分段数据（布局）。
Ceph 包含实施集群映射管理的监视器，但是故障管理的一些要素是在对象存储本身中执行的。当对象存储设备发生故障或者新设备添加时，监视器就检测和维护一个有效的集群映射。这个功能按一种分布的方式执行，这种方式中映射升级可以和当前的流量通信。Ceph 使用 Paxos，它是一系列分布式共识算法。
和传统的对象存储类似，Ceph 存储节点不仅包括存储，还包括智能。传统的驱动是只响应来自启动者的命令的简单目标。但是对象存储设备是智能设备，它能作为目标和启动者，支持与其他对象存储设备的通信和合作。
从存储角度来看，Ceph 对象存储设备执行从对象到块的映射（在客户端的文件系统层中常常执行的任务）。这个动作允许本地实体以最佳方式决定怎样存储一个对象。Ceph 的早期版本在一个名为 EBOFS 的本地存储器上实现一个自定义低级文件系统。这个系统实现一个到底层存储的非标准接口，这个底层存储已针对对象语义和其他特性（例如对磁盘提交的异步通知）调优。今天，B-tree 文件系统（BTRFS）可以被用于存储节点，它已经实现了部分必要功能（例如嵌入式完整性）。
因为 Ceph 客户实现 CRUSH，而且对磁盘上的文件映射块一无所知，下面的存储设备就能安全地管理对象到块的映射。这允许存储节点复制数据（当发现一个设备出现故障时）。分配故障恢复也允许存储系统扩展，因为故障检测和恢复跨生态系统分配。Ceph 称其为 RADOS（见 图 3 ）。
如果文件系统的动态和自适应特性不够，Ceph 还执行一些用户可视的有趣功能。用户可以创建快照，例如，在 Ceph 的任何子目录上（包括所有内容）。文件和容量计算可以在子目录级别上执行，它报告一个给定子目录（以及其包含的内容）的存储大小和文件数量。
虽然 Ceph 现在被集成在主线 Linux 内核中，但只是标识为实验性的。在这种状态下的文件系统对测试是有用的，但是对生产环境没有做好准备。但是考虑到 Ceph 加入到 Linux 内核的行列，还有其创建人想继续研发的动机，不久之后它应该就能用于解决您的海量存储需要了。
Ceph 在分布式文件系统空间中并不是唯一的，但它在管理大容量存储生态环境的方法上是独一无二的。分布式文件系统的其他例子包括 Google File System（GFS），General Parallel File System（GPFS），还有 Lustre，这只提到了一部分。Ceph 背后的想法为分布式文件系统提供了一个有趣的未来，因为海量级别存储导致了海量存储问题的唯一挑战。
‘拾’ 分布式缓存的作用
分布式缓存主要用于在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。当大量的读、写请求涌向数据库时，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，因此，在数据库之前加一层缓存，能够显着提高系统的响应速度，并降低数据库的压力。作为传统的关系型数据库，MySQL提供完整的ACID操作，支持丰富的数据类型、强大的关联查询、where语句等，能够非常客易地建立查询索引，执行复杂的内连接、外连接、求和、排序、分组等操作，并且支持存储过程、函数等功能，产品成熟度高，功能强大。但是，对于需要应对高并发访问并且存储海量数据的场景来说，出于对性能的考虑，不得不放弃很多传统关系型数据库原本强大的功能，牺牲了系统的易用性，并且使得系统的设计和管理变得更为复杂。这也使得在过去几年中，流行着另一种新的存储解决方案——NoSQL，它与传统的关系型数据库最大的差别在于，它不使用SQL作为查询语言来查找数据，而采用key-value形式进行查找，提供了更高的查询效率及吞吐，并且能够更加方便地进行扩展，存储海量数据，在数千个节点上进行分区，自动进行数据的复制和备份。在分布式系统中，消息作为应用间通信的一种方式，得到了十分广泛的应用。消息可以被保存在队列中，直到被接收者取出，由于消息发送者不需要同步等待消息接收者的响应，消息的异步接收降低了系统集成的耦合度，提升了分布式系统协作的效率，使得系统能够更快地响应用户，提供更高的吞吐。
当系统处于峰值压力时，分布式消息队列还能够作为缓冲，削峰填谷，缓解集群的压力，避免整个系统被压垮。垂直化的搜索引擎在分布式系统中是一个非常重要的角色，它既能够满足用户对于全文检索、模糊匹配的需求，解决数据库like查询效率低下的问题，又能够解决分布式环境下，由于采用分库分表，或者使用NoSQL数据库，导致无法进行多表关联或者进行复杂查询的问题。