；且缓存主要主机不能少于三台，微软的说法是少于为了缓存群集保持可用，大多数主 要主机必须保持可用。 仅正常的缓存主机操作。 false true SQL Server 执行群集管理角色。如果您将 leadHostManagement 设置更改为 true，则它是主要主机。 仅正常的缓存主机操作。 仅正常的缓存主机操作。 true true 主要主机执行群集管理角色。这是主要主机。 正常的缓存主机操作，并与其他主要主机一起管理群集。 缓存客户端安全设置 与缓存群集安全设置一样，缓存客户端可以使用 securityProperties 元素在应用程序配置文件中配置安全设置。 有关详细信息，请参阅应用程序配置设置（Windows Server AppFabric 缓存）。 缓存客户端和缓存群集使用启用连接的安全设置，这一点非常重要。
写缓冲 无处不在的缓存 操作系统缓存 CPU缓存 JVM缓存 数据库缓存 CDN缓存 反向代理缓存 前端缓存 应用程序缓存 分布式对象缓存 缓存本身的数据结构 tree hash 缓存命中率 缓存是否有效依赖于能多少次重用同一个缓存来响应业务请求 对象直接缓存在应用程序内存中 对象存储在共享内存，同一台机器的多个进程可访问 缓存服务作为独立应用和应用程序部署在同一个服务器上，通过localhost访问 分布式对象缓存 分布式寻址算法是分布式对象缓存的关键 当新增节点或某个节点故障时，会有大量key的缓存失效，给数据库带来压力。 一致性hash算法 解决分布式缓存集群扩容时数据访问不一致问题的算法，防止缓存雪崩。 一个简单的对策是将不存在的数据也缓存起来值为null，并设置较短的过期时间 缓存雪崩 当缓存服务器崩溃时，请求压力全部打倒数据库，导致数据库也宕机，进而整个服务失效。 发生这种问题时甚至不能简单的重启缓存服务器和数据库服务器来恢复。
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代码下载：https://gitee.com/hong99/spring/issues/I1N1DF 背景 继上文《spring的缓存(cache)-本地》,本文实现集中式缓存(分布式); redis Redis是一个开源（BSD许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。 再次请求 结果：发现没有再请求数据库，直接获取了redis数据。 地址：http://localhost:8082/user/findById/1 结果：发现已实现了分布式缓存，不会再去查库了，而是直接返回redis结果。 再试试：http://localhost:8082/user/findById/2 结果：发现第一次请求了数据库并且缓存到了redis中，第二次后都是直接查询redis数据 第一次： 17:59:14.999
但是在很长一段时间里，原生是不支持分布式的。后来就出现了很多redis集群类产品，Tair是其中胜出的优秀作品之一。 还有一个必要软设施：一致性哈希算法提供分布式的负载均衡计算。 ? client的作用 1. 在应用端提供访问Tair集群的接口 2.更新并缓存数据分布表和invalidserver 地址等 3. 本地缓存，避免过热数据访问影响Tair集群服务 4. 负载均衡，并行多个key进行计算合并结果（mget） Tair的使用场景 缓存 分布式锁 作为nosql数据库，提供简单类型存储(K/V存储，无复杂查询) Tair使用QA 1.Q：tair可以支持支持什么类型 3.Q：tair的分布式锁使用有什么最佳实践？ A：分布式锁使用建议使用带有过期时间的分布式锁，过期时间可传一个绝对的时间戳。解锁时可传入一个非常大的整数，以解掉所有的锁。
针对分布式锁的实现，目前比较常用的有以下几种方案： 1.数据库实现 2.基于缓存（redis，memcached等）实现 3.Zookeeper实现分布式锁 在分析这几种实现方案之前我们先来想一下，我们需要的分布式锁应该是怎么样的 使用数据库的行级锁并不一定靠谱，尤其是当我们的锁表并不大的时候。 基于缓存实现分布式锁 相比较于基于数据库实现分布式锁的方案来说，基于缓存来实现在性能方面会表现的更好一点。 而且很多缓存是可以集群部署的，可以解决单点问题。 目前有很多成熟的缓存产品，包括Redis，memcached以及我们公司内部的Tair。 这里以Tair为例来分析下使用缓存实现分布式锁的方案。 这个问题使用数据库实现分布式锁同样存在 缓存实现分布式锁总结 可以使用缓存来代替数据库来实现分布式锁，这个可以提供更好的性能，同时，很多缓存服务都是集群部署的，可以避免单点问题。 1.从理解的难易程度角度（从低到高） 数据库 > 缓存 > Zookeeper 2.从实现的复杂性角度（从低到高） Zookeeper >= 缓存 > 数据库 3.从性能角度（从高到低） 缓存 > Zookeeper
1、memcached分布式简介 memcached虽然称为“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有“分布式”功能。 （就简称为一致哈希分布式啦）。 ，一直持续从数据库中获取数据。 2、当需要扩容的时候，增加多台memcached服务器，那么原来已经缓存的数据大多数都不能够被命中，即数据无用。 3、一致哈希算法方式 何为一致哈希算法方式分布式呢？ 相反它的优点就非常显著，通过虚拟节点的方式实现，可以使不可控的存储节点能够尽可能的均匀分布在圆环上，从而达到数据均匀缓存在各个主机里。其次增加与删除虚拟节点对于之前缓存的整体数据影响非常小。
但是在很长一段时间里，原生是不支持分布式的。后来就出现了很多redis集群类产品，Tair是其中胜出的优秀作品之一。 还有一个必要软设施：一致性哈希算法提供分布式的负载均衡计算。 ? client的作用 1. 在应用端提供访问Tair集群的接口 2.更新并缓存数据分布表和invalidserver 地址等 3. 本地缓存，避免过热数据访问影响Tair集群服务 4. 负载均衡，并行多个key进行计算合并结果（mget） Tair的使用场景 缓存 分布式锁 作为nosql数据库，提供简单类型存储(K/V存储，无复杂查询) Tair使用QA 1. Q：tair的分布式锁使用有什么最佳实践？ A：分布式锁使用建议使用带有过期时间的分布式锁，过期时间可传一个绝对的时间戳。解锁时可传入一个非常大的整数，以解掉所有的锁。
分布式缓存设计 目前常见的缓存方案都是分层缓存，通常可以分为以下几层： NG 本地缓存，命中的话直接返回。 NG 没有命中时则需要查询分布式缓存，如 Redis 。 如果分布式缓存没有命中则需要回源到 Tomcat 在本地堆进行查询，命中之后异步写回 Redis 。 以上都没有命中那就只有从 DB 或者是数据源进行查询，并写回到 Redis 中。 可以有以下解决方案: 可以将多个 Tomcat 中的数据写入到 MQ 队列中，由消费者进行单线程更新缓存。 利用分布式锁，只有获取到锁进程才能写数据。 如何写缓存 写缓存时也要注意，通常来说分为以下几步： 开启事务。 写入 DB 。 提交事务。 写入缓存。 这里可能会存在数据库写入成功但是缓存写入失败的情况，但是也不建议将写入缓存加入到事务中。 因为写缓存的时候可能会因为网络原因耗时较长，这样会阻塞数据库事务。 如果对一致性要求不高并且数据量也不大的情况下，可以单独起一个服务来做 DB 和缓存之间的数据同步操作。
一 分布式缓存特性 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, 框架的二级缓存对外提供服务,目的是减轻数据库的负载压力,加速应用访问; 3) 状态缓存.缓存包括Session 会话状态及应用横向扩展时的状态数据等,这类数据一般是难以恢复的,对可用性要求较高,多应用于高可用集群 三 缓存的分类 1) 本机缓存:数据存储在应用代码所在内存空间.优点是可以提供快速的数据访问;缺点是数据无法分布式共享,无容错处理 2) 分布式缓存系统:数据在固定数目的集群节点间分布存储.优点是缓存容量静态扩展 4) 弹性分布式缓存应用平台:弹性应用平台代表了云环境下分布式缓存系统未来的发展方向.简单地讲,弹性应用平台是弹性缓存与代码执行的组合体,将业务逻辑代码转移到数据所在节点执行,可以极大地降低数据传输开销 ,提升系统性能 也就是本地-分布式缓存中间件-动态分布式缓存中间件-在本机实现动态分布式缓存中间件
从本地缓存到分布式缓存 本文档中部分代码不保证可以运行 虽然标题为缓存，但在这里不仅仅会涉及缓存，还会涉及一些其他提高应用性能的方案。 在程序设计中，经常能听到的就是以时间换空间和以空间换时间。 分布式缓存：指的是与应用分离的缓存组件或服务，其最大的优点是自身就是一个独立的应用，与本地应用隔离，多个应用可直接的共享缓存。 ，反之可以使用分布式缓存 技术方案本身没有最好的，只有最合适的. 在早期开发的时候也用过这个，现在不知道是否还在使用 Memcached 一个高性能的、分布式的基于内存的key-value对象存储系统，用来存储小块的任意数据（字符串、对象） 通过访问其来较少数据库的读写压力 Redis Redis 同样是一个高性能的基于内存中数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。
缓存是改善网站性能的最重要手段,一方面缓存使用内存存储数据,可以更快速地响应请求;另一方面大量数据访问请求通过缓存返回,减少数据库压力,进一步改善性能 目前网站中大量使用的缓存服务是 Memcached Memcached客户端访问Memcached服务器集群,其中路由算法模块负责根据应用程序输入的KEY计算得到应该访问哪台服务器,然后通过通信模块从对应服务器上读写数据 如果Memecahed集群需要缓存更多数据或者需要提供更高的并发访问 ,只需要向集群中增加新的服务器,然后修改客户端服务器列表即可应用程序访问到新加的服务器 需要注意的是如果路由算法选择不当,比如使用余数Hash算法,会出现加入一台服务器而导致现有的缓存数据大量访问不能命中的情况 ,其后果相当于缓存服务器集群整体宕机,给系统带来灾难性后果。
XA/二阶段提交 基于XA协议的二阶段提交 所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问各个数据库准备好了吗？ 如果每个数据库都回 ok，那就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。 这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，不适合高并发的场景。 一般来说，我们的规定和规范，是要求每个服务只能操作自己对应的一个数据库。 可见，BASE 理论为了支持大型分布式系统，通过牺牲强一致性，保证最终一致性，来获得高可用性，是对 ACID 原则的弱化。
分布式缓存的选择和问题 如今，缓存系统的应用非常广泛，能够用来提高并发数、数据吞吐量，提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序，单机环境可能就显得有些力不从心了，就需要一个分布式缓存系统。 1. 本地缓存：代表的有EhCache和Guava Cache 分布式缓存：各缓存系统 本文主要探讨各分布式缓存系统，如下图所示，列出了五种： 之后对MemCache、Tair、Redis做出对比 ? EvCache：是Netflix的基于memcached & spymemcached的缓存方案。 Aerospike：是可基于SSD的K-V NoSQL数据库。 除此之外，还有三种常见缓存系统。 缓存异步批量更新数据库 Read/Write Through Write Through ：当有数据更新时，如未命中缓存，直接更新数据库，并返回。 如命中缓存，则更新缓存，再由 Cache 自己更新数据库。 Read Through ：更新数据源由缓存系统操作，读取数据时如缓存失效，则取回源数据更新缓存。 3.5.
一.什么是缓存击穿 在谈论缓存击穿之前，我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑，如下图所示 因此，如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据，导致每次请求都要去存储层去查询，这样缓存就失去了意义 如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。 就会穿过缓存，直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常。 至于锁的类型，单机环境用并发包的Lock类型就行，集群环境则使用分布式锁( redis的setnx) 集群环境的redis的代码如下所示: String get(String key) { String 在这种方案下，构建缓存采取异步策略，会从线程池中取线程来异步构建缓存，从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。
因此，如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据，导致每次请求都要去存储层去查询，这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。 场景如下图所示: ? 我们正常人在登录首页的时候，都是根据userID来命中数据，然而黑客的目的是破坏你的系统，黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上，这些请求在缓存中不存在，就会穿过缓存，直接怼到数据库上 ,从而造成数据库连接异常。 至于锁的类型，单机环境用并发包的Lock类型就行，集群环境则使用分布式锁( redis的setnx) 集群环境的redis的代码如下所示: String get(String key) { String 在这种方案下，构建缓存采取异步策略，会从线程池中取线程来异步构建缓存，从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。
它运行高效是因为每个作业的文件只拷贝一次并且为那些没有文档的slave节点缓存文档。 DistributedCache 根据缓存文档修改的时间戳进行追踪。 缓存文件可用于分发和装载本地库。 分布式缓存会截取URI的片段作为链接的名字。 例如，URI是 hdfs://namenode:port/lib.so.1#lib.so，则在task当前工作目录会有名为lib.so的链接，它会链接分布式缓存中的lib.so.1。 ,包括伪分布式,完全分布式.有些api在这2种情况下有移植性问题 需要分发的文件,必须提前放到hdfs上.默认的路径前缀是hdfs://的,不是file:// 需要分发的文件,最好在运行期间是只读的.
分布式缓存 在分布式缓存中常常使用redis的技术实现方案。
大 数据时代，分布式缓存领域，大家可能较为熟悉Redis，当红一哥，还有经典老将Memcached, 以及新秀Apache Ignite, 当然还有Oracle的Coherence内存数据网格，今天我们主要关注投行金融领域的分布式缓存一哥 Client/Server结构 缓存层由分布式集群系统来组成，是多数中大型系统首选。 ? 其中分布式引入Loactor来管理，结耦，离散，分布客户端与服务器端。 客户端服务器发现机制： ? 大型金融系统中也是不可或缺的，如全球多金融中心部署，NY, London, HK, TK等分布式多数据中心缓存。 此外，Region还进行分布式支持以下高阶： - 溢出至磁盘持久化（LRU） - 持久化到磁盘 - 跨节点数据同步 - 外部数据源（数据库）延迟加载数据 - OQL 1 Replicated Region Gemfire同样提供了分布式锁支持，可以显示创建分布式锁， 在任何一个时间点， 工作原理： 在并发访问缓存的时候， 事务之间是隔离的。
云数据库 Redis,数据库缓存,数据库存储,云数据库 云数据库 Redis（TencentDB for Redis）是腾讯云打造的兼容 Redis 协议的缓存和存储服务。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。 云数据库Redis是腾讯云打造的兼容 Redis 协议的缓存和存储服务。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。
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