在互联网应用中，缓存作为提升系统性能和应对高并发的重要手段之一，被广泛应用于分布式系统中。Dubbo作为一款优秀的分布式服务框架，也提供了缓存机制来改善系统性能。本文将深入探讨Dubbo的缓存机制及其实现方式，帮助读者理解并合理应用Dubbo的缓存功能。
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台事务性，分析性和流式工作负载，以PB级的速度提供内存速度. 主要好处 Ignite 使用者包括 ING, Sberbank, HomeAw
这篇文章讲解分布式缓存，即 Distributed caching in ASP.NET Core
如果你还没有 redis 集群，可以参考笔者的另一篇文章：搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
在当今的大数据时代，数据缓存已成为提升应用性能和效率的重要策略。缓存能够降低数据访问延迟，提高系统响应速度，从而改善用户体验。根据存储位置和应用场景的不同，缓存技术分为本地缓存和分布式缓存两种。本文将详细介绍这两种缓存技术，以及它们在性能和效率上的权衡。
Hazelcast 是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架 , 它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置, 就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的分布式内存计算能力，可以带你瞬间进入内存计算的时代。
作者：java妞妞 来源：http://blog.csdn.net/javaniuniu/article/details/71250316 当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，O
三层架构逻辑上可以部署在同一台物理机上，但随着网站业务的发展，必须要对已分层的模块进行分开部署，也就是三层结构分别部署在不同的服务器上。使网站拥有越来越多的计算资源以应对越来越多的用户访问。
当今IT开发人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，中软卓越专家列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
不知不觉，分布式数据存储这一站已经到了最后一讲。在前面几讲，我与你分享了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）、（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）、数据分布式分片方法和数据复制技术（分布式数据复制技术，今天就教你真正分身术），其中数据分片方法和数据复制技术均是导购中的关键技术。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。 Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。 Ehcache最初是由Greg Luck于2003年开始开发。2009年,该项目被Terracotta购买。软件仍然是开源,但一些新的主要功能
缓存是程序员必须了解的技术，无论是前端、后端还是客户端，大到复杂的系统架构，小到 CPU 或是芯片，都少不了缓存的影子。
如题，本文针对工作中实际经验，整理了把一个单体架构的系统升级成集群架构需要做的准备工作，以及为集群架构的升级做指导方针。
目前，编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用
.NET提供了两个独立的缓存框架，一个是针对本地内存的缓存，另一个是针对分布式存储的缓存。前者可以在不经过序列化的情况下直接将对象存储在应用程序进程的内存中，后者则需要将对象序列化成字节数组并存储到一个独立的“中心数据库”。对于分布式缓存，.NET提供了针对Redis和SQL Server的原生支持。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》）
将主存储器用作存储区域而不是使用磁盘是并不是一种全新的尝试。你可以在日常生活中发现许多使用主内存DBMS(数据库管理系统)（MMDB）执行比磁盘快得多的情况。一个例子是你使用手机的时候。当你发短信或给你的朋友打电话时，大多数移动服务提供商会使用MMDB来让你尽快获取朋友的信息。
客户端（浏览器）缓存 前端页面缓存（squid） 页面片段缓存ESI(Edge Side Includes) 本地数据缓存
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。
mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。 和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。在我们团队的项目中，一开始用的是memcached，后来用redis替代。 相比memcached： 1、redis具有持久化机制，可以定期将内存中的数据持久化到硬盘上。 2、redis具备binlog功能，可以将所有操作写入日志，当redis出现故障，可依照binlog进行数据恢复。 3、redis支持virtual memory，可以限定内存使用大小，当数据超过阈值，则通过类似LRU的算法把内存中的最不常用数据保存到硬盘的页面文件中。 4、redis原生支持的数据类型更多，使用的想象空间更大。 5、前面有位朋友所提及的一致性哈希，用在redis的sharding中，一般是在负载非常高需要水平扩展时使用。我们还没有用到这方面的功能，一般的项目，单机足够支撑并发了。redis 3.0将推出cluster，功能更加强大。
1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.
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。
（这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台）
在提高应用程序速度和性能上，每一毫秒都很重要。根据谷歌的一项研究，假如一个网站在3秒钟或更短时间内没有加载成功，会有 53% 的手机用户会离开。
来自 ImportNew，作者：唐尤华 为什么要在 Java 分布式应用程序中使用缓存？
Redis[1] （REmote DIctionary Server）是一个基于 C 语言开发的开源 NoSQL 数据库（BSD 许可）。与传统数据库不同的是，Redis 的数据是保存在内存中的（内存数据库，支持持久化），因此读写速度非常快，被广泛应用于分布式缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
将系统再横向维度上切成几个部分，每个部分负责一部分相对单一的职责。就好比平时一份工作比较多的时候，团队中大家各自负责自己擅长的那一部分。大型网站中一般分为三层：
许多Web应用都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等重大影响。memcac
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 一、缓存概述 缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。 1.1缓存的原理 （1） 将数据写入/读取速度更快的存储（设备）； （2） 将数据缓存到离应用最近的位置； （3） 将数据缓存到离用户最近的位置。 1.2缓存分类 在分布式系统中，缓存的应用非常广泛，从部署角度有以下几个方面的缓存应用。
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。
来源：dzone.com/articles/java-distributed-caching-in-redis
往往开始做一个项目时，不会过多的考虑性能问题，以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展，系统运行的性能越来越慢，此时，就需要对系统进行相应的优化，而效果最显著的就是给系统加上缓存。
上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案，其中主要涉及到了普通关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），NoSQL数据库(MongoDB)，内存数据库（Redis），内存Cache（Memcached），我们现在需要的是对大数据表仍保持高效的查询速度，普通关系型数据库是无法满足的。
许多企业都结合使用 Microsoft .NET Framework 和 Java 应用程序，尤其是那些出于各种考虑不能只依赖于单一技术的大中型企业。 通常，企业采用 Web 应用程序、面向服务的体系结构 (SOA) Web 服务以及其他服务器应用程序来处理大量事务。 其中很多应用程序在运行时需要相互共享数据。 通常，这些应用程序全都是对数据库中所存储的常用业务数据进行操作。 它们面对的一般是连续数据流（如金融交易应用程序），而且需要在运行时多次处理数据并与其他应用程序共享结果。 虽然数据库是永久存储数据的
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配置方式有多种。可以声明配置、xml中配置、程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
1引言 Redis是Remote Dictionary Server(Redis) 的缩写，或许光听名字你就能猜出它大概是做什么的。不错，它是一个由Salvatore Sanfilippo编写的key-value存储系统，是一个使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型的Key-Value数据库，并提供多种语言的API。在很多地方，Redis也被业内人士称为数据结构服务器，因为它允许缓存的值（value）可以是字符串(string)、哈希(hash)、列表(list)、
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中，在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求
MongoDB是 个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能较丰富，较像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进 步拓展。 MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。
近期学校集中通过pc、iptv等方式进行远程教育，对于后台的能力，普遍采用云计算架构。远程教育的特征主要有以下几点：
Redis和Memcached都是流行的内存缓存解决方案。它们都可以提高应用程序的性能，但它们之间有一些重要的区别。在本文中，我们将比较Redis和Memcached，并讨论哪一个更适合你的应用程序。
从前有个机构，机构的主人叫做 CPU，这个机构专门派仆人取一些东西然后做相应的处理。下面是这个机构日常的场景。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，对于动态Web适用于缓解数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来降低读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动站点的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，可是client能够用不论什么语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。
进程内缓存是指缓存和应用程序在相同地址空间。即同一个进程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同进程的缓存，通常部署在不同服务器上。
在操作系统中，缓存是一种存储技术，用于提高数据读取和写入的速度。Linux 内核使用了两种主要的缓存机制：Buffer Cache和Page Cache。这两种缓存机制都是为了提高系统性能，但它们在实现方式和目标上有所不同。
看到分布式、高并发、多线程这三个词的时候，很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程？
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