前两篇文章中，我们介绍了进程内缓存与缓存服务器的选取。 今天我们来介绍一下缓存架构的常用实现方式。
我的架构师同事问我：“为什么你总说要在服务层实现读写分离，我们已经在数据库实现了读写分离，是不是已经够用”。以下是我的解释， 在做网站性能优化的时候，我常常忘记还有数据库读写分离这件事，因为数据库读写分离，对性能带来的提高太有限了，实际上，就是一倍（一台服务器变成两台服务器）。当你的网站业务发展，如果从无到有地使用数据库读写分离，提高了一倍的服务能力，你很快就需要想新的优化方案。实际上，数据库的读写分离，更像是数据安全的一个副产品，用一台数据库服务器不安全（怕数据丢失），用一台服务器作为备份，既然有了两台服
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点
基于主从复制的读写分离，是我们在单机环境下，数据库的性能到瓶颈了，可以通过读写分离，提高后台服务性能。存储这一块的增删改查的并发的处理能力，主库专门负责相对少的写操作，从库专门负责相对多的读操作，主库的数据更改通过主从复制同步到从库
我们使用t c p d u m p来看一下在典型的文件操作中，客户调用了哪些 N F S过程。当t c p d u m p检测到一个包含 R P C调用（在图 2 9 - 1中调用字段等于 0）、目的端口是 2 0 4 9的U D P数据报时，它把数据报按照一个 N F S请求进行解码。类似地，如果一个 U D P数据报是一个 R P C应答（在图2 9 - 2中应答字段为1），源端口是2 0 4 9，t c p d u m p就把此数据报作为一个N F S应答来解码。
HashMap默认的初始容量为16，负载因子为0.75，当容量为12时就会发生扩容。
ZippyDB 是 Facebook 最大的强一致性、地理分布的键值存储。自从我们在 2013 年首次部署 ZippyDB 以来，这个键值存储的规模迅速扩大，如今，ZippyDB 为许多用例服务，包括分布式文件系统的元数据、为内部和外部目的计算事件，以及用于各种应用功能的产品数据。ZippyDB 在可调整的持久性、一致性、可用性和延迟保证方面为应用程序提供了极大的灵活性，这使得它在 Facebook 内部成为存储短暂和非短暂的小型键值数据的首选。在本文中，我们将首次分享 ZippyDB 的历史和开发，以及在构建这项服务时做出的一些独特的设计选择和权衡，这项服务解决了 Facebook 的大多数键值存储场景。
主从复制，指将一台 Redis 服务器的数据，复制到其他的 Redis 服务器。前者称为主节点(Master)，后者称为从节点(Slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。默认情况下，每台 Redis 服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。
Lease 机制是最重要的分布式协议，广泛应用于各种实际的分布式系统中。即使在某些系统中相似的设计不被称为 Lease，但我们可以分析发现其本质就是一种 Lease 的实现。
ElasticSearch的存储设计天生就是分布式的。每个索引被分成多个分片（默认每个索引含5个主分片（primary shard）），每个主分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时（主分片中新增或删除），其对应的复制分片之间必须保持同步。如果我们不这样做，那么对于同一个文档的检索请求，得到的结果将不一致。保持分片副本同步和服务读取的过程就是我们所说的数据复制模型。
在开始工作时，T F T P的客户与服务器交换信息，客户发送一个读请求或写请求给服务器。在一个无盘系统进行系统引导的正常情况下，第一个请求是读请求（ R R Q）。图1 5 - 1显示了5 种T F T P报文格式（操作码为1和2的报文使用相同的格式）。
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave),数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
社交平台由于内容成本较低，重度依赖用户关系，实时互动、动态浏览。对系统整体性能要求较高。新浪微博由于较大的市场占有率，用户体量大，在这一领域有很多经验，作者之前负责的理财社区业务与其有很多相似的地方，可以借鉴。下面会做一些比较分析。
主从复制指的是把一台Redis服务器的数据复制到其他Redis服务器上，前者称为主节点Master，后者称为从节点Slave，只能从Master单向复制到Slave，一般Master以写操作为主，Slave以读操作为主，实现读写分离。
在本书中一直使用一个称为 s o c k的小测试程序，用来生成 T C P和U D P数据。它既可以用作一个客户进程，也可以用作一个服务器进程。有这样一个可以从外壳程序执行的测试程序，使我们避免了为每一个我们想要研究的特征编写新的客户和服务器 C程序。因为本书的目的是了解网络互联协议，而不是网络编程，所以在这个附录中我们只描述这个程序和它不同的选项。
读写分离，是把数据库的读和写分开操作，以应对不同的数据库服务器。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，这样能有效的减轻单台数据库的压力。
一、MySQL简单复制相关概念： mysql复制的意义：Mysql复制是使得mysql完成高性能应用的前提 mysql复制的机制： SLAVE端线程: IO thread: 向主服务请求二进制日志中的事件 当读取完毕后，IO线程将进行睡眠，当主服务器有新数据时，则主服务器唤醒从服务器的IO线程 SQL thread：从中继日志读取事件并在本地执行， 如果二进制日志开启式，同样会记录二进制日志，但为了节约空间和提高性能，需要关闭从服务器不能执行写操作，如果执行写操作则和主服务器不同步。 MASTER端
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过 主从复制（Master-Slave）的方式来同步数据，再通过读写分离（MySQL-Proxy）来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
鉴于实时社群产品Discord在IM垂直应用领域的爆火，类似的需求越来越多，云信的“圈组”就是针对这种应用场景的技术产品。
Redis server通过在多个客户端间多路复用， 实现了高效的命令请求处理： 多个客户端通过socket连接到 Redis server， 但只有在socket可无阻塞读/写时， server才会和这些客户端交互。
说到缓存，相信大家都不陌生。缓存的目的都在于避免重复的慢速计算，比如数据库访问。相对于慢速计算，缓存将会大大提高数据存取的速率，当然同时将会缩短用户每次请求处理的时间，从而提升服务器单位时间内的请求处理数，即吞吐率。
读写 分离（Read/Write Splitting）。 1.原理：让主数据库（master）处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库（slave）处理SELECT查询操作。 2.诞生原因： 2.1 为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供增删改查业务的生产服务器；第二台数据库服务器，仅仅接收来自第一台服务器的备份数据（注意，不同数据库产品，第一台数据库服务器，向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同）。当第一台
为了可以处理多个客户的请求，我们之前一直使用多进程TCP并发服务器，socket()监听一个套接口，accept()多个用户，父进程监听listenfd，子线程们在connfd上进行应答处理。
本文内容和编写思路是基于邓昀泽的“大规模并发IM服务架构设计”、“IM的弱网场景优化”两文的提纲进行的，感谢邓昀泽的无私分享。
Apache ZooKeeper 是一个开源的实现高可用的分布式协调服务器。ZooKeeper是一种集中式服务，用于维护配置信息，域名服务，提供分布式同步和集群管理。所有这些服务的种类都被应用在分布式环境中，每一次实施这些都会做很多工作来避免出现bug和竞争条件。
对于数字和文本类型的数据，比方说名字和电话号码相关的信息。我们需要有个地方存起来。
前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。 首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认为网站的访问量是衡量的指标，懂点行的人也许会认为是网站在单位时间里的并发量的大小来作为指标，如果按这些标准那么像hao123这样的网
第二层架构是MySQL比较有意思的部分，大多数MySQL的核心服务功能都在这一层，包括增删查改以及所有的内置函数。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，存储过程、触发器、视图等。
最初始的网站架构 就像我们在自己电脑上搭建了一个论坛的网站，应用程序（例如Apache服务器）、数据库等都部署在我们自己的电脑上的。就可以正常运行了。 应用服务和数据服务分离 我们的论坛越来越受欢迎，用户越来越多，论坛也十分越活。但是面临的问题是数据库中的信息越来越多，存储不够了。这个时候我们又多弄了几台服务器，应用程序（Apache服务器）、数据库和保存用户上传的文件（图片）单独部署在不同的服务器上。 应用服务器处理大量的业务逻辑，所以需要更好的CPU。 数据库服务器需要完成数据的快速查询
什么是热点问题？在我们生活中，定义是：比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。
作者：夏天的森林 出处：cnblogs.com/sharpxiajun/p/4237704.html 一，题记 前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。 二，什么网站是大型网站 首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认
1. 多路转接接口select poll epoll所做的工作其实都是事件通知，只向上层通知事件到来，处理就绪事件的工作并不由这些API来完成，这些接口在进行事件通知时，有没有自己的策略呢？ 其实是有的，在网络编程中，select poll 只支持LT工作模式，而epoll除了LT工作模式外，还支持ET工作模式，不同的工作模式对应着不同的就绪事件通知策略，LT模式是这些IO接口的默认工作模式，ET模式是epoll的高效工作模式。
高可用集群，英文原文为High Availability Cluster，简称HACluster，简单的说，集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。这些单个的计算机系统 就是集群的节点（node）。 高可用集群的出现是为了使集群的整体服务尽可能可用，从而减少由计算机硬件和软件易错性所带来的损失。如果某个节点失效，它的备援节点将在几秒钟的时间内接管它的职责。因此，对于用户而言，集群永远不会停机。 高可用集群软件的主要作用就是实现故障检查和业务切换的自动化。只有两个节点的高可用集群又称为双机热备，即使用两台服务器互相备份。当一台服务器出现故障时，可由另一台服务器承担服务任务，从而在不需要人工干预的 情况下，自动保证系统能持续对外提供服务。双机热备只是高可用集群的一种，高可用集群系统更可以支持两个以上的节点，提供比双机热备更多、更高级的功能，更能满足用户不断出现的需求变化。
线程死锁是指由于两个或者多个线程互相持有对方所需要的资源，导致这些线程处于等待状态，无法前往执行。当线程进入对象的synchronized代码块时，便占有了资源，直到它退出该代码块或者调用wait方法，才释放资源，在此期间，其他线程将不能进入该代码块。当线程互相持有对方所需要的资源时，会互相等待对方释放资源，如果线程都不主动释放所占有的资源，将产生死锁。
本篇是开源软件最后一篇，接下来的一周将推送语言相关或项目管理相关内容。敬请期待。以下正文： 所谓集群系统，是指由多个进程和服务器合作组成完成一定功能的系统。之所以要由多个节点（进程或服务器）组成，其中一个重要目标是：容灾。但是，一大堆服务器要能协同工作，必须要有一个负责组织整个集群的中心，这个中心由于具有唯一性，所以往往都会是一个单点。这个时候问题来了，这个单点如果故障了，整个集群都可能瘫痪，是命门所在。因此，为了让集群中心不再成为单点，Google开发了ZooKeeper这款著名的开源软件。 ZooKe
经过前面的介绍，我想大家都已经知道了在ZooKeeper集群当中有两种角色Leader和Follower。Leader可以接受client 请求，也接收其他Server转发的写请求，负责更新系统状态。 Follower也可以接收client请求，如果是写请求将转发给Leader来更新系统状态，读请求则由Follower的内存数据库直接响应。 ZooKeeper集群如图1.1所示。
我们知道，大部分的业务场景都是读多写少，为了利用好这个特性，提升Redis集群系统的吞吐能力，通常会采用主从架构、读写分离
大数据处理框架Hadoop、Redis分布式服务Codis、淘宝的分布式消息中间件MetaMQ ……他们都使用ZooKeeper做为基础部件，可以看出ZooKeeper的强大。
主要介绍：复制功能介绍，mysql二进制日志，mysql复制拓扑，高可用框架，单点故障，读写分离和负载均衡
进入到 mycat 安装目录 conf 目录下，打开 schema.xml 文件。
1.在服务器往盘阵中写入或读出数据时报错（如I/0 error,读写延缓失败等）,或不能写入数据，或写入过程中出错
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