zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Redis快速入门:Key-Value存储系统简介

    Redis是一个Key-Value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、 list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操 作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,Redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是Redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

      

      Key-Value存储系统简介

      Key-Value Store是当下比较流行的话题,尤其在构建诸如搜索引擎、IM、P2P、游戏服务器、SNS等大型互联网应用以及提供云计算服务的时候,怎样保证系统在海量数据环境下的高性能、高可靠性、高扩展性、高可用性、低成本成为所有系统架构们挖苦心思考虑的重点,而怎样解决数据库服务器的性能瓶颈是最大的挑战。

       按照分布式领域的CAP理论(Consistency、 Availability、Tolerance to network Partitions这三部分在任何系统架构实现时只可能同时满足其中二点,没法三者兼顾)来衡量,传统的关系数据库的ACID只满足了 Consistency、Availability,因此在Partition tolerance上就很难做得好。另外传统的关系数据库处理海量数据、分布式架构时候在Performance、Scalability、 Availability等方面也存在很大的局限性。

      而Key-Value Store更加注重对海量数据存取的性能、分布式、扩展性支持上,并不需要传统关系数据库的一些特征,例如:Schema、事务、完整SQL查询支持等等,因此在分布式环境下的性能相对于传统的关系数据库有较大的提升。

      Key-Value数据库分为很多种类,具体如下图:

     

      这些Key-Value数据库,有的是用C/C++编写的,有的是用Java编写的,还有的是用Erlang编写的,每个都有自己的独到之处,我们从中挑选一些比较有特色且应用广泛的产品学习和了解一下。

    1、Voldemort

      Voldemort是一个分布式Ke鎼滅储y/Value存储系统,它具有以下特点:

      数据自动在多个服务器之间复制;

      数据自动分区,因此每个服务器只包括整体数据的一个子集;

      服务器故障处理是透明的;

      支持插入式序列化,允许丰富的Key和Value类型,包括列表和元组,也可以集成常见的序列化框架,如Protocol Buffers,Thrift,Avro和Java Serialization;

      数据项支持版本化,即使在故障情况下,数据完整性也可以得到保障;

      每个节点都是独立的,无需其他节点协调,因此也没有中央节点;

      单节点性能优秀:根据机器配置、网络、磁盘系统和数据复制因素的不同,每秒可以执行10-20k操作;

      支持地理分散式部署。

      2、Dynamo

      Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台,可用性和扩展性都很好,性能也不错:读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。

      接下来对 Dynamo 需要的一些特性做一下简要的描述:

      Cost-effectiveness - 省钱!Dynamo 不像一些商用数据库产品,需要昂贵的服务器来得到良好的性能,而且可能增加5%的访问量会需要你花2万美刀去买一台新服务器。而在 Dynamo上,由于是利用一堆廉价机器来存数据,于是你可能只需要花个500刀买个破机器加入到集群里就行了。

      Dynamo 是一个Key-Value 存储 - 因此他不支持外键和关联查询什么的。其Value值是二进制存储的,所以查询条件也只能作用在Key 上。

      配置简单的分布式存储 - 这是由于Dynamo是去中心化地设计,在集群中它的每一台机器都是对等的,不像 MongoDB 这样的中心化设计,于是它也不会有单点问题。

      3、memcachedb

       memcachedb是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目,给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制,让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力,非常适合于需要超高性能读写速度,但是 不需要严格事务约束,能够被持久化保存的应用场景,例如memcachedb被应用在新浪博客上面。

    4、Cassandra

      Apache Cassand鎼滅储ra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发,用于储存特别大的数据。Facebook目前在使用此系统。

      主要特性:

      分布式

      基于column的结构化

      高伸展性

       Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库,而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务,对Cassandra 的一个写操作,会被复制到其他节点上去,对Cassandra的读操作,也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说,扩展性能 是比较简单的事情,只管在群集里面添加节点就可以了。

      Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的 BigTable。其主要功能比 Dynomite(分布式的Key-Value存 储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB(介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库 的。支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。)Cassandra最初由Facebook开发,后转 变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础,结合了Google BigTable基于列族(Column Family)的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

      和其他数据库比较,有几个突出特点:

      模式灵活 :使用Cassandra,像文档存储,你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升,特别是在大型部 署上。

      真正的可扩展性 :Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量,可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程,改变应用查询,或手动迁移任何数据。

      多数据中心识别 :你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火,一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

      范围查询 :如果你不喜欢全部的键值查询,则可以设置键的范围来查询。

      列表数据结构 :在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引,这是非常方便的。

      分布式写操作 :有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。

      5、memcached

      memcached是一套分布式的快取系统,当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的,但目前被许多软件(如MediaWiki)所使用。这是一套开放源代码软件,以BSD license授权释出。

      memcached缺乏认证以及安全管制,这代表应该将memcached服务器放置在防火墙后。

       memcached的API使用三十二位元的循环冗余校验(CRC-32)计算键值后,将资料分散在不同的机器上。当表格满了以后,接下来新增的资料会 以LRU机制替换掉。由于memcached通常只是当作快取系统使用,所以使用memcached的应用程式在写回较慢的系统时(像是后端的数据库)需 要额外的程式码更新memcached内的资料。

      memcached具有多种语言的客户端开发包,包括:Perl/PHP/JAVA/C/Python/Ruby/C#/MySQL/

      6、Hypertable

       Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中,Google为在PC集 群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System(GFS),这是一个高可用的文件系统,提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器(和跨机架)的文件数据复制来达到高可用性,并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响,比如电源内存和 网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架,它与GFS紧密协作,帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable,它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据,并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现,并且根据我们的想法进行了一些改进。

  • 相关阅读:
    learning scala view collection
    scala
    learning scala dependency injection
    learning scala implicit class
    learning scala type alise
    learning scala PartialFunction
    learning scala Function Recursive Tail Call
    learning scala Function Composition andThen
    System.Threading.Interlocked.CompareChange使用
    System.Threading.Monitor的使用
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shenming/p/3623011.html
Copyright © 2011-2022 走看看