是以人们开端推敲设计一些更高效的缓冲体系：大年夜机能上来说，Memcache的每笔请求，都要经由收集传输，才能去拉取内存中的数据。这无疑是有一点浪费的，因为请求者本身的内存，也是可以存放数据的。——这就是促成了很多应用请求方内存的缓冲算法和技巧，个中最简单的就是应用LRU算法，把数据放在一个哈希表构造的堆内存中。

而Memcache的不具备集群功能，也是一个用户的痛点。于是很多人开端设计，若何让数据缓存分不到不合的机械上。最简单的思路是所谓读写分别，也就是缓存每次写，都写到多个缓冲过程上记录，而读则可以随机读任何一个过程。安营业数据有明显的读写不均衡差距上，效不雅是异常好的。

然而，并不是所有的营业都能简单的用读写分别来解决问题，比如一些在线互动的互联网营业，比瘸犁区、游戏。这些营业的数据读写频率并没很大年夜的差别，并且也请求很高的延迟。是以人们又再想办法，把本地内存和远端过程的内存缓存结合起来应用，让数据具备两级缓存。同时，一个数据不在同时的复制存在所有的缓存过程上，而是按必定规律分布在多个过程上。——这种分惯例律应用的算法，最风行的就是所谓“一致性哈希”。这种算法的好处是，当某一个过程掉效挂掉落，不须要把全部集群中所有的缓存数据，都从新修改一次地位。你可以想象一下，如不雅我们的数据缓存分布，是用简单的以数据的ID对过程数取模，那么一旦过程数变更，每个数据存放的过程地位都可能变更，这对于办事器的故障容忍是晦气的。

Orcale公司旗下有一款叫Coherence的产品，是在缓存体系上设计比较好的。这个产品是一个贸易产品，支撑应用本地内存缓存和长途过程缓存协作。集群过程是完全自治理的，还支撑在数据缓存地点过程，进行用户定义的计算(处理器功能)，这就不仅仅是缓存了，照样一个分布式的计算体系。

存储技巧(NoSQL)

是以异步回调模型在随后比多线程加倍风行，除了多线程的逝世锁问题外，异步还能解决多线程下，线程反复切换导致不须要的开销的问题：每个线程都须要一个自力的┞坊空间，在多线程并交运行的时刻，这些栈的数据可能须要往返的拷贝，这额外消费了CPU。同时因为每个线程都须要占用栈空间，所以在大年夜量线程存在的时刻，内存的消费也是巨大年夜的。而异步回调模型则能很好的解决这些问题，不过异步回调更像是“手工版”的并行处理，须要开辟者本身去实现若何“并行”的问题。

然而，当NoSQL鼓起，大年夜家忽然发明，其实很多互联网营业，其数据格局是如斯的简单，很多时刻根部不须要关系型数据库那种复杂的表格。对于索引的请求往往也执偾根据主索引搜刮。而更复杂的全文搜刮，本身数据库也做不到。所以如今相当多的高并发的互联网营业，首选NoSQL来做存储举措措施。最早的NoSQL数据库有MangoDB等，如今最风行的似乎就是Redis了。甚职苄些团队，把Redis也当成缓冲体系的一部分，实际上也是承认Redis的机能优势。

NoSQL除了更快、承载量更大年夜以外，更重要的特点是，这种数据存储方法，只能按照一条索引来检索和写入。如许的需求束缚，带来了分布上的好处，我们可以按这条主索引，来定义数据存放的过程(办事器)。如许一个数据库的数据，就能很便利的存放在不合的办事器上。在分布式体系的必定趋势下，数据存储层终于也找到了分布的办法。

分布式体系在可治理性上造成的问题

硬件故障率

所谓分布式体系，肯定就不是只有一台办事器。假设一台办事器的平均故障时光是1%，那么当你有100台办事器的时刻，那就几乎总有一台是在故障的。固然这个比方不必定很精确，然则，当你的体系所涉及的硬件越来越多，硬件的故障也会大年夜有时事宜变成一个必定事宜。一般我们在写功能代码的时刻，是不会推敲到硬件故障的时刻应当怎么办的。而如不雅在编写分布式体系的时刻，就必定须要面对这个问题了。不然，很可能只有一台办事器出故障，全部数百台办事器的集群都工作不正常了。

除了办事器本身的内存、硬盘等故障，办事器之间的收集线路故障加倍常见。并且这种故障还有可能是偶发的，或者是会主动恢复的。面对这种问题，如不雅只是简单的把“出现故障”的机械剔除出去，那照样不敷的。因为收集可能过一会儿就又恢复了，而你的集群可能因为这一下的临时故障，损掉了过半的处理才能。

资本应用率优化

在分布式体系的集群，包含了很多个办事器，当如许一个集群的硬件承载才能达到极限的时刻，最天然的设法主意就是增长更多的硬件。然而，一个软件体系不是那么轻易就可以经由过程“增长”硬件来进步承载机能的。因闻敉件在多个办事器上的工作，是须要有复杂过细的调和工作。在对一个集群扩容的时刻，我们往往会要停掉履┞符个集群的办事，然后修改各类设备，最后才能从新启动一个参加了新的办事器的集群。

因为在每个办事器的内存里，都可能会有一些用户应用的数据，所以如不雅冒然在运行的时刻，就试图修改集群中供给办事的设备，很可能会造成内存数据的损掉和缺点。是以，运行时扩容在对无状况的办事上，是比较轻易的，比如增长一些Web办事器。但如不雅是在有状况的办事上，比如收集游戏，几乎是弗成能进内行单的运行时扩容的。

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本文标题：浅析分布式系统一些事

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