分布式缓存技术有哪些 分布式缓存原理架构go实现

云计算的架构是什么样的？

1、负载均衡（LoadBalancing）：通过在请求到达时将请求分发到多个上，以平衡的负载。常见的负载均衡算法有轮询、最少连接和源IP哈希等。

云计算到目前为止架构主要可分为四层，瑭锦在这方面还是不错的

分布式缓存技术有哪些 分布式缓存原理架构go实现

分布式缓存技术有哪些 分布式缓存原理架构go实现

首先：显示层，多数据中心开启消息事务云计算架构这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：

Silverlight：来自业界巨擎微软[4]的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#[5]来进行编程，所以对开发者非常友好。

REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。

多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。

并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。

分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台的压力，而且还能加快相应的反应速度，最的分布式缓存例子莫过于Memcached

cdn 缓存技术的核心是什么？

Flash[2]：业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验[3]方面，非常不错。

CDN 缓存技术的核心是内容分发网络（CDN）和缓存。CDN 是一种基于 Internet 的分布式计算、网络技术，利用多台网络中转设备，将用户所需要的数据在多级缓存系统中缓存，根据服务质量（如就近访问、动态加速、多服务运营）的要求进行数据分发、负载均衡和动态选择的网络传在这个案例中，的回滚发生后消息返回给中间件，并且在某种程度返回的消息会被其他事务所接收。通常这是件好事，可能你并没有对失败做记录。自动重试处理异常机制超出了本文的范畴。输路径，从而达到提高用户访问的响应速度、优化带宽使用和保障服务稳定性的目的 。

简单来说，CDN 缓存技术就是将源站内容分发至全国所有的，从而缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性的技术。

分布式存储集群的配置哪一种类型的磁盘作为缓存

高这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑安全管理：对数据，应用和帐号等IT资源采取全面地保护，使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：速固态硬盘。缓存是存储系统中的一个重要组件，可以将经常访问的数据存储在高速缓存中，以便快速读取。在分布式存储集群中，缓存可以提高数据的读写性能，减少对磁盘的访问次数，从而提高系统的整体性能。

对重要业务流量,需采用什么技术来保障其传输质量

计费管理：也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计，来准确地向用户索取费用。

对重要业务流量，需采用分集技术、均衡、信道编码技术来保障其传输质量。

回滚消息事务

1、分集技术，目的是补偿信道衰落损耗的。

顾名思义，分开了在起来，通常要通过俩个或者更多的发送和接收天线来实现，由不同的天线传送samebits，在接收端在利用一定技术收集起来。最通用的分集技术是空间分集，即几个天线被分开，并被连到一个公共的接收系统，当一个天线没有检测到信号时，另一个天线却有可能检测到信号的峰值，而接收机随时选择接收到的信号作为输入。

2、均衡，目的是解决信道中由于多径效应而产生的码间干扰ISI。

接收端的均衡器对信道中的延迟或者幅度进行补偿，减少ISI，由于信道具有未知性和多变性，因此常采用自适应均衡器。

业务流量的特征：

数据中心交换机需具备：高容量、大缓存、虚拟化等方面的特征。

1、高容量。

设备数据中心的网络流量具有高密度应用调度、浪涌式突发缓冲的特点，而普通交换机以满足互连互通为主要目的，无法实现对业务识别与控制，在大业务情况无法做到快速响应和零丢包，无法保证业务的连续性，系统的可靠性主要依赖于设备的可靠性。所以普通交换机无法满足数据中心的需要，数据中心交换机需要具备高容量转发特点。

数据中心交换机必须支持高密万兆板卡，即48口万兆板卡，为使48口万兆板卡能够全线速转发，数据中心交换机只能采用CLOS分布式交换架构。除此之外，随着40G和100G的普及，支持8端口40G板卡和4端口的100G板卡也逐渐商用，数据中心交换机40G、100G的板卡早已出现进入市场，从而满足数据中心高密度应用的需求。

2、大缓存技术。

数据中心交换机改变了传统交换系统的出端口缓存方式，采用分布式缓存架构，缓存比普通交换机也大许多，缓存能力可达1G以上，而一般的交换机只能达到2~4M。对于每端口在万兆全线速条件下达到200毫秒的突发流量缓存能力。从而在突发流量的情况下，大缓存仍能保证网络转发零丢包，正好适应数据中心量大，突发流量大的特点。

3、虚拟化技术。

ja实现缓存技术

3、信更新数据库道编码。通过在发送信息时加入冗余的数据来改善通信链路的性能的。

缓存[避免了等待数据库反应的延迟],[优点是即刻从内存读取数据]

而营销任务,是其实是一致性的问题.事务了解一下.

同时,如果营销任务的业务流程部分是解耦的,可以使用消息队列,即机制分布式完成整个流程.

分布式存储是什么?

开启数据库事务

分布式存储是一种网络存储技术，通过网络这一媒介将数据可以存储在多个单独的上面，通过协同工作，能够实现数据的容错性以及冗余备份，分布式存储系统中，数据都被分成数据块，每个数据块都被在多个上面，相比于传统的存储方式，分布式存储具有更高的可靠性和扩展性今天就让小编带大家了解一下分布式存储的保护方式有什么吧！

以上内容参考自IT号外云计算全知道，平台供交流学习云计算相关知识。

分布式存储的数据保护有以下几种方式：是加密技术，采用传输层的加密和数据本身有的加密技术，确保了数据传输过程中被攻击而泄露或者损坏。

第二是副本备份，就是将数据到多个上面进行备份，如果其中一个发生故障的话，其他可以替代该完成任务。

第三是访问控制管理，对于不同的用户和人员可以设置专门的访问权限和可用的作范围，未被授权的用户是不能够访问一些数据的。

第四是错误检测和纠正，通过检查技术能够观测到在传输过程中有没有出现错误，并且对错误进行纠正，这样可以保证数据的完整和正确。

云计算基础架构

云计算的影响范围已经越来越大。在云计算走向成熟之前，我们更应该关注系统云计算架构的细节。基于对现有的一些云计算产品的分析，云计算架构主要可分为以下四层：

显示层

多数据中心云计算架构这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：

HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频和本地存储等方面。

Flash：业界最常用的RIA(RichInternet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面，非常不错。

Silverlight：来自业界巨擎微软的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#[5]来进行编程，所以对开发者非常友好。

中间层

REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。

多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。

并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。

分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台的压力，而且还能加快相应的反应速度，最的分布式缓存例子莫过于Memcached。

基础设施层

这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：

虚拟化：也可以JaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JaScript，能够极大地丰富Web页面的功能。理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理上生成多个虚拟机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低的购置成本，而且还能同时降低的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。

分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统。

关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应。

NoSQL：为为了让大家对所涉及的几种分布式事务有所了解，我会分析七种事务处理模式，并 给出具体代码实现。并且从安全或者稳定性入手倒序展示，可以看看从安全、稳定性出发，如何在一般场景下，保障数据高完整性和原子性。当然随着话题的深入， 更多的说明以及限制就会出现。模式也可以从运行时开销倒序展示。考虑到所有模式都是结构化或者学术性的，这一点有别于业务模型，因此我不打算展开业务用例 分析，仅仅关注每种模式其少部分代码如何工作的。了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库。

管理层

这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：

帐号管理：通过良好的帐号管理技术，能够在安全的条件下方便用户地登录，并方便对帐号的管理。

负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突况。

运维管理：主要是使运维作尽可能地专业和自动化，从而降低云计算中心的运维成本。

hadoop分布式与伪分布式能同时在一台机子上实现么？如何实现？

你启动的时候进入不同的hadoop文件夹执行start-all就可以了

如何实现分布式 ja.util.list

传统的方法是：建一张表，字段有article和user。每点击一次，增加一条记录。一个大几天之内记录数就能达到千万条。而没有必要建索引，其他优化的办法，我还想不到，这样的查询别提多慢了。

传统数据库解决不了，那么分布式就该上场了。如果功能特别简单，完全可以不去使用MAPREDUCE和Hbase，自己动手搞一个吧。

如何实现一个zookeeper的分布式锁

1. 利用名称的性来实现共享锁

ZooKeeper抽象出来的结构是一个和unix文件系统类似的小型的树状的目录结构。ZooKeeper机制规定：同一个目录下只能有一个的文件名。例如：我们在Zookeeper目录/test目录下创建，两个客户端创建一个名为Lock，只有一个能够成功。

算法思路: 利用名称性，加锁作时，只需要所有客户端一起创建/test/Lock，只有一个创建成功，成功者获得锁。解锁时，只需删除/test/Lock，其余客户端再次进入竞争创建，直到所有客户端都获得锁。

基于以上机制，利用名数据中心的网络设备需要具有高管理性和高安全可靠性的特点，因此数据中心的交换机也需要支持虚拟化，虚拟化就是把物理资源转变为逻辑上可以管理的资源，以打破物理结构之间的壁垒。通hadoop分布式与伪分布式能同时在一台机子上实现么？如何实现？ 应该可以，因为hadoop的不同就是安装的文件夹不一样，过虚拟化技术，可以对多台网络设备统一管理，也可以对一台设备上的业务进行完全隔离，从而可以将数据中心管理成本减少40%，将IT利用率提高大约25%。称性机制的共享锁算法流程如图所示：

该共享锁实现很符合我们通常多个线程去竞争锁的概念，利用名称性的做法简明、可靠。

由上述算法容易看出，由于客户端会同时收到/test/Lock被删除的通知，重新进入竞争创建，故存在"惊群现象"。

使用该方法进行测试锁的性能列表如下：

总结 这种方案的正确性和可靠性是ZooKeeper机制保证的，实现简单。缺点是会产生“惊群”效应，如许多客户端在等待一把锁，当锁释放时候所有客户端都被唤醒，仅一个客户端得到锁。

2. 利用临时顺序实现共享锁的一般做法

首先介绍一下，Zookeeper中有一种叫做顺序，故名思议，如我们在/lock/目录下创建节3个点，ZooKeeper集群会按照提起创建的顺序来创建，分别为/lock/0000000001、/lock/0000000002、/lock/0000000003。

ZooKeeper中还有一种名为临时的，临时由某个客户端创建，当客户端与ZooKeeper集群断开连接，则开自动被删除。

利用上面这两个特性，我们来看下获取实现分布式锁的基本逻辑：

客户端调用create()方法创建名为“locknode/guid-lock-”的，需要注意的是，这里的

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和web之间的瓶颈。

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。

如果只是单台用作缓存，问题不会太复杂，如果有多台用作缓存，就要考虑缓存的负载均衡。

如何实现XA式，非XA式Spring分布式事务

分布式事务是指作多个数据库之间的事务，在tomcat下是没有分布式事务的，可以借助于第三方Jotm和Automikos实现，下面就写一个使用Jotm实现分布事务的例子，如有不足，请各位大大指点： Dao及实现，先写出一个intece再去实现他

Ja Transaction API和XA协议是Spring常用的分布式事务机制，不过你可以选择选择其他的实现方式。理想的实现取决于你的应用程序使用何种资源，你愿意在性能、安全、系统稳健性、数据完整方面做出何种权衡。在这次JaWorld大会上，来自SpringSource的Did Syer跟大家分享了Spring应用的几种事务处理机制、三种XA式、四种非XA式事务协议。

Spring框架支持Ja Transaction API（JTA），这样应用就可以脱离Ja EE容器，转而利用分布式事务以及XA协议。然而即使有这样的支持，XA开销是昂贵的，不稳定而且笨重不利于管理，不过一些其他的应用可以避免使用XA协议。

尽管只有起初的三种模式涉及到 XA协议，不过从性能角度出发，这些模式或许无法满足需求。考虑到这些模式无处不在，我不想做过多地扩展，只是对种模式做一个简单的展示。读完此文，你可以了解可以用分布式事务做些什么、不能做什么以及如何、何时避免使用XA，何时必须使用。

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分布式事务以及原子性

分布式事务涉及不止一个事务资源。比如，在关系数据库和消息中间件之间通信的连接器，通常这些资源拥有类似begin()、rollback()、mit()的API。在此，一个事务资源通常是一个工厂产品，这个工厂通常由底层平台提供：以数据库为例，DataSource提供Connection，或者Ja Persistence API(JPA)的EntityMar接口；又如Ja Message Serv(JMS)提供的Session。

一个典型的例子，一个JMS消息触发一次数据库更新。此过程可以分解成一时间线，一个成功的交互顺序是下面这样：

接受消息

提交消息事务

接受消息

更新数据库失败

回滚数据库事务

我们常用的spring 事务配置就是非XA式事务，具体的步骤为先声明一个数据源，然后声明一个transactionMar bean对象。XA式事务一般用于同时对对个数据源进行事务管理，比如在一个事务中，你即对数据库作，也对jms 消息队列作。如果其中一...

云计算PaaS平台的技术复不复杂？都用到了哪些技术？

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。

通过PaaS这种模式，用户可以在一个提供SDK（Software Dlopment Kit，即软件开发工具包）、文档、测试环境和部署环境等在内的开发平台上非常方便地编写和部署应用，而且不论是在部署还是在运行的时候，用户都无需为、作系统、网络和存储等资源的运维心。 PaaS在整合率上非常惊人，比如一台运行Google App Engine的能够支撑成千上万个应用，也就是说，PaaS是非常经济的。PaaS主要面对的用户是开发人员。

提交数据库事务技术：

与SaaS层所采用的技术不同的是，PaaS层的技术比较多样，下面是常见的5种。

1、REST；通过REST（Representational State Transfer，表述性状态转移）技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。

3、并行处理；为了处理海量数据，需要利用庞大的x86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。

4、应用；在原有应用的基础上为云计算作了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用。

5、分布式缓存；通过这种技术，不仅能有效降低对后台的压力，而且还能加快相应的反应速度。最的分布式缓存的例子莫过于Memcached。

对于很多PaaS平台，比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台，应用和分布式缓存都是必备的， REST技术常用于对外的接口，多租户技术则主要用于SaaS应用的后台（比如用于支撑Salesforce的CRM等应用的Force多租户内核），而并行处理技术常被作为单独的服务推出（比如Amazon的Elastic MapReduce）。

JAVA开发需要哪些技术(ja开发技术有哪些)

3、开发技术

作为一个Ja开发人员，的挑战就是不断更新了解新的技术。在时代的变化中，主流技术的掌握也是一门持久的功课。

使用RPC框架的程序员中，使用Dubbo的人数占比，其次为bbox、gRPC、hessian也具有一定的使用比例。

1、微服务技术

微服务架构主要有：SpringCloud、Dubbo、Dubbox等，以Dubbo占比，可达26%，微服务技术，使用springcloud-zuul的程序员占比。

2、远程调用技术

多数程序员在工作中使用的开发技术为权限管理和消息队列。1/4的程序员在工作中使用的开发技术为报表技术、分布式缓存技术和负载均衡解决方案。

4、权限管理技术

shiro的使用比例，其次为springsecurity和自定义框架。

5、消息队列技术

消息队列技术主要有：ActiveMQ、RabbitMQ和Kafka。RocketMQ的使用人数较少。

分布式存储是什么？

HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频[1]和本地存储等方面。

分布式存储通常是以集群形式出现，一个分布式存储集群通常由多台组成，业内称为，例如：一个6的分布式存储集群。

应用：在原有的应用的基础上为云计算做了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用。

通过分布式存储软件，将集群中的所有管理起来，统一对外提供存储服务。通过增加为存储集群进行扩容，这种扩容模式被称为Saclev-Out，横向扩容。一款设计优良的分布式存储在扩展容量的同时，性能也可获得提升。

虽然说起来简单，但设计研发一款的分布式存储产品极为不易。分布式存储硬件多数为通用x86，所以存储软件才是分布式存储的核心。了解软件开发的同学们应该知道，我们平时所接触到的软件大多为应用软件，如某个APP，存储系统软件并不是应用软件，属于系统软件，类似于作系统。存储软件的稳定性，直接关系到用户数据的安全性。应用可以宕机，可以出错，但是数据一旦丢失，就再也无法挽回了。目前国内较为的分布式存储有曙光的ParaStor，华为的OceanStor9000，极道科技的ALAMO、ANNA等等。