Redis 和Couchbase都是基于内存的数据存储系统。在它们各自的官方描述中，Couchbase是高性能，高伸缩性和高可用的分布式缓存系统；Redis是一个开源的内存数据结构存储系统。
此功能已经存在了一段时间，但仍值得一提。一些Key-Value Store只允许你将整个文档全部整合在一起，这是一个合理的。但是，如果你使用Couchbase作为KV，仍然可以通过指定文档的路径来操作文档的各个部分。例如以下文件：
毫无疑问，MongoDB 是当前较为流行的可用于构建应用程序的一种 NoSQL 数据库。但就像许多以电子表格开始的“初学者”进行数据分析项目一样，当需要深入时，也需要进行升级。当公司的应用程序从“个人作坊”推广至企业规模运行时，他们经常会发现 MongoDB 已开始无法满足他们的业务诉求。
Keepalived 保证集群高可用 高并发：能够同时供多台机器访问 高可用：防止集群中的某个节点坏掉，而导致整个集群不能使用。 负载均衡：接收客户端的请求，服务端的响应。 最少两台 Keepalived 起初就是为了和lvs进行搭配使用，配合lvs对后端的集群进行健康检查，当后端的集群中有一个服务宕机，它会把这个服务剔除集群，保证集群的可用性。当后端服务器能够正常运行的时候，再将该服务加入到集群当中。 后来keepalived加上了vrrp协议 Vrrp协议 虚拟路由冗余协议 Keepalived为Lvs负载均衡服务器来做节点检查，实现高可用，避免单点故障。 负载均衡集群中，分为（master backup）如果发生故障，从节点将会在集群中选举出一个主来，来代替主的位置，主和从之间会发送特定的消息（这个消息的时间一般为1s），当从服务器接收不到主给的消息，就意味着主服务宕机，然后接替vip来进行工作，从而保障集群的高可用。当主修好时，会继续主的位置。
InfluxDB Cluster - 一个开源分布式时间序列数据库，InfluxDB Enterprise 的开源替代方案
1 Redis数据库完全在内存中，因此处理速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录；
【IT168 评论】2017年对于NoSQL来说是很有趣的一年，大数据市场充满着机遇同时也充满着变数。所以年末岁初，我们邀请了Couchbase的首席架构师Perry Krug来一起谈谈未来NoSQL的发展、市场动态以及Couchbase的未来。 📷 问：2017年是NoSQL领域忙碌而又动荡的一年：MongoDB成功上市，Basho走到了终点，您如何看待这些发展呢？ Perry Krug：无论从哪个角度看，这一年都是NoSQL行业不平凡的一年。抛开市场动荡不说，2017年也是成长、成熟和成功的一年。长久以
CouchBase是一款开源的、分布式的、面向文档的NoSQL数据库，主要用于分布式缓存和数据存储领域。能够通过manage cache提供快速的亚毫米级别的k-v存储操作，并且提供快速的查询和其功能强大的能够指定SQL-like查询的查询引擎。Couchbase是一个较新的、发展迅速的nosql数据库技术。2014年，viber宣布使用couchbase替换mongodb，以适应10亿级的用户量，目前，couchbase已大量运用于生产环境，国内使用的公司主要有新浪，腾讯等。
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Couchbase教程九（Spring中国教育管理中心）
前面向读者介绍了Elasticsearch的安装和基本配置，同时也向读者介绍了Elasticsearch中的核心概念，相信读者对Elasticsearch的使用已经有了一个初步的了解，接下来，向读者介绍Elasticsearch中的REST命令，Elasticsearch提供了一整套强大的REST命令来操作集群。接下来向读者详细介绍这个东西。
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎，专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前，Elasticsearch 是一个免费及开放（free and open）的项目。同时，Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起，就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说，Logstash 负责数据的采集，处理（丰富数据，数据转换等），Kibana 负责数据展示，分析，管理，监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。
作者 | Marian Puhl 译者 | 马可薇 策划 | 万佳 在过去十年中，微服务已经逐渐成为了一种常见的架构模式。 在这种方法中，许多小型、自动、松散耦合的服务通过分布式网络运行在一起。每一种微服务通常都限定在特定的功能与业务边界内，在各自的进程中运行，并且可以独立于其他服务进行管理与部署。 这种架构与传统的单体应用相比更加灵活，但同时也要求各自的微服务能够保证其弹性、可扩展性与持久性。 在这篇文章中，我想要专注介绍微服务架构的数据管理部分，以及 Couchbase 是如何为用户的数据层提供低延迟、
前几天我和一位同事讨论了我的微服务将用来公开特定数据集的接口的设计。数据由我的微服务保存在 Elastic Search 中，并根据最终用户将选择的过滤器以不同的形式由 UI 使用和呈现。当我仅仅提出
质量和数量之间是需要平衡的，之前每个工作日更新可能是天时地利人和都支持，但任何事情都是变化的，数量与质量相比，显然是质量更重要，未来可能从相关的文字结构和角度都要有变化，来适应新的阶段的需求。
什么是系统监控 对于功能简单，用户量较少的软件系统，大部分公司不需要额外的监控系统来保证公司业务的正常运行。而当公司发展到一定程度，系统越来越多元化，单一系统也越来越复杂，面对的用户数量越来越多。为了能实时保证系统的正常与稳定和对外业务的实时监控，大部分互联网公司都会根据自己的系统架构和业务级别来设计并开发一套监控系统，例如阿里巴巴的＂鹰眼＂系统。 个巡 - 个推系统监控 随着个推业务的不断扩展，用户量不断的增加，个推急需一套完整的监控系统来实时保证系统和业务的正常运转。系统层面上，个推必须保证上亿用户在同
除了最近关于Kubernetes的所有讨论以及你是否应该使用Docker化数据库之外，今天我想向您展示为什么当可扩展性和弹性是您的架构中的一个重要要求时，这两件事可能是很好的解决方案。
简单地将数据文件从一个节点复制到另一个节点通常不够。主要因为客户端仍不断向DB写新数据，数据总在变化，因此常规的文件拷贝方式会导致不同节点上呈现出不同时间点的数据，这显然非我所欲也。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave，使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave，请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。
现已将数据集分布多个节点，但当客户端要发送请求时，如何知道应该连接哪个节点？若分区再平衡，分区和节点的映射也随之变化。
Couchbase 是一个具有高性能、可扩展性和可 用性强的数据库引擎。它可以让开发人员通过 NoSQL 的键值存储（二进制或者JSON）或者使用 N1QL 的形式对数据进行操作（N1QL 是非常类似于 SQL 的一种语法操作 JSON 数据的方式）。以现在整体架构来看，Couchbase 是往分布式数据库的方向发展下去。
在企业环境中，Elasticsearch 一般部署为多个节点的分布式集群，对 Elasticsearch 集群的读取或写入请求需要在多个节点之间进行协调。在单个服务器节点上没有数据的“全局视图”，这是认知前提。
首先是运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等；
我们做数据库选型的时候首先要问：需求是谁提出的，也就是说谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？
传统关系型数据库在诞生之时并未考虑到如今如火如荼的移动、社交以及大数据负载类型，同时也并不适合处理极端规模处理任务。不过大家不必担心，十六家专业企业已经为我们带来他们各自的次世代NoSQL与NewSQL选项。
任何一个优质的软件服务都必须考虑高性能、高可用(HighAvailability)、可伸缩、可拓展、安全性等5大核心要素，推荐系统也不例外。
1.核心属性 键 默认值 描述 debug false 启用调试日志。 info.* 要添加到信息端点的任意属性。 logging.config 日志记录配置文件的位置。例如，用于logback的`classpath：logback.xml`。 logging.exception-conversion-word %wEx 记录异常时使用的转换字。 logging.file.clean-history-on-start false 是否在启动时清除存档日志文件。仅默认登录设置支持。 logging.fi
可靠的分布式计算系统和应用程序已成为杰出业务的基石，尤其是在自动化和管理关键任务业务流程以及向客户提供服务方面。作为这些系统和应用程序的开发人员和系统管理员，您应该提供各种信息技术（IT）解决方案，以确保您拥有最有效的系统。
Elasticsearch（ES）可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景，而且搭建部署容易，后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望，大幅度降低使用多套专用系统的运维成本（当然ES不是万能的，不能满足事务等场景）。正是因为其通用性和易用性，ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展，广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用 NoSQL 数据库。 在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库。
天天说分布式分布式，那么我们是否知道什么是分布式，分布式会遇到什么问题，有哪些理论支撑，有哪些经典的应对方案，业界是如何设计并保证分布式系统的高可用呢？
QueryCoord 是 Milvus 中查询集群的中心调度节点，在用户将一个 Collection Load 到内存中时，QueryCoord 负责将该 Collection 的 Segment 调度到 QueryNode 集群中，以支持后续的查询。
原文地址：https://www.cnblogs.com/panpanwelcome/p/8242418.html
C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。
之前我们简单的了解一下 k8s 中 service 的玩法，今天我们来分享一下 service 涉及到的相关细节，我们开始吧
Redis Cluster 集群相关配置，使用集群方式的你必须重视和知晓。别嘴上原理说的头头是道，而集群有哪些配置？如何配置让集群快到飞起，实现真正的高可用却一头雾水，通过下面这些配置详解也让你对集群原理更加深刻，告别技术悬浮。
EMQX 是一款全球下载量超千万的大规模分布式物联网 MQTT 服务器，自 2013 年在 GitHub 发布开源版本以来，获得了来自 50 多个国家和地区的 20000 余家企业用户的广泛认可，累计连接物联网关键设备超过 1 亿台。
数据库的备份是数据库工作的一个基本项,但实际上能做到毫无挑剔的备份,少之又少, 主要的问题在于备份的频率与性能之间的问题. 这有点类似于 RTO 和 RPO 之间的平衡. 具体怎么设置备份的策略是一个重要的问题.
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【编者按】大数据应用程序究竟是选择SQL还是NoSQL？VoltDB公司首席技术官Ryan Betts和Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold分别提出了不同的意见，同时借助多项论
Cluster模块封装了在集群层面要执行的任务。例如，把分片分配给节点属于集群层面的工作，在节点间迁移分片以保持数据均衡，集群健康、集群级元信息管理，以及节点管理都属于集群层面工作。本章重点论述集群任务的执行，以及集群状态的下发过程。分片分配和节点管理等单独讨论更合适一-些。
NB-IOT网络端到端产业链条长，涉及产品多，整个业务过程与模组终端、无线网络、核心网、IOT平台、应用服务器等多网元相关，且物联网终端数量多，普遍上报周期长，问题发生后，不会像传统的网络一样有手机用户反馈。基于传统的问题分析方法和优化模式很难快速定位NB-IOT的网络问题。
这是学习笔记的第 2403篇文章 今天还在假期状态中，大概在10:30左右的时候，收到一条短信报警，提示一个数据库集群的中间件内存报警了，但是不到1分钟的时间，就提示报警恢复了，但是在11:00左右的时候，接到了研发同学的反馈，说这个数据库集群的只读服务貌似有些问题，想让我帮忙看一下到底有什么问题，整个集群的架构模式类似下面的形式，现在提示是黄色部分的只读数据库中间件有问题。 因为节前也做了巡检，而且这个只读服务已经运行了很长时间了，差不多有3年以上，所以我对于这个问题的初步印象是数据库中间件异
知识点：当节点加入和离开集群时，主节点会自动重新分配分片，以确保分片的多个副本不会分配给同一个节点。换句话说，主节点不会将主分片分配给与其副本相同的节点，也不会将同一分片的两个副本分配给同一个节点。 如果没有足够的节点相应地分配分片，则分片可能会处于未分配状态。 由于我的集群就一个节点，即Ｎ＝１；所以Ｒ＝０，才能满足公式。
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