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分布式缓存

发布时间: 2022-01-20 16:57:11

① java 分布式缓存框架有哪些

Ehcache
Ehcache 是一个Java实现的开源分布式缓存框架,EhCache 可以有效地减轻数据库的负载,可以让数据保存在不同服务器的内存中,在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单,官方提供的Cache配置方式有好几种。你可以通过声明配置、在xml中配置、在程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
特点:
存取速度非常快,性能很不错。
可以应用多种缓存策略。
分级缓存,用户可以指定哪些数据在硬盘中缓存,哪些数据在内存中缓存。
可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存。
具有缓存和缓存管理器的侦听接口。
支持多缓存管理器实例,以及一个实例的多个缓存区域。
默认提供Hibernate的缓存实现

② “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。

③ 分布式缓存是什么

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。

④ 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。

⑤ 什么是分布式缓存

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。

⑥ 什么是远程分布式缓存 什么是远程缓存

缓存这种能够提升指令和数据读取速度的特性,随着本地计算机系统向分布式系统的扩展,在分布式计算领域中得到了广泛的应用,称为分布式缓存。

⑦ redis是怎么分布式缓存数据的

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。

⑧ JAVA目前比较常用的缓存有哪些 集中式缓存与分布式缓存有何区别 它们应用场景是

java目前常用的缓存:
Generic
JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, etc)
EhCache 2.x
Hazelcast
Infinispan
Couchbase
Redis
Caffeine
Guava (deprecated)
Simple
建议使用spring boot集成方式,可插拔,简单。
集中式缓存适用场景:
1、服务器集群部署。
2、数据高一致性(任何数据变化都能及时的被查询到)

分布式缓存适用场景:
系统需要缓存的数据量大
对数据的可用性较高的情况

需要横向扩展,从而达到缓存的容量无限的要求

⑨ 什么是分布式缓存框架以及分布式缓存框架的

innodb_data_home_dir = /longxibendi/mysql/mysql/var/
#innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend
innodb_data_file_path = ibdata1:500M;ibdata2:2210M:autoextend #表空间
innodb_file_io_threads = 4 #io线程数

⑩ 如何实现分布式缓存技术

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,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。