谈谈分布式缓存那些事儿

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在前面的一些文章中，从实战的角度，讲解了有关 memcached的应用、容灾、监控等等。但是缺乏对理论的讲解和原理性的剖析。本文将从理论的角度去介绍，让大家从宏观上对“分布式缓存、nosql”等技术有所了解，以便进一步学习和使用。在构建大规模的web应用时，缓存技术可以说是必备的，学习的必要性不言而喻。

分布式缓存概述

1.1 分布式缓存的特性
分布式缓存具有如下特性: 
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,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.

1.2 典型应用场景 
分布式缓存的典型应用场景可分为以下几类:
1) 页面缓存.用来缓存Web 页面的内容片段,包括HTML、CSS 和图片等,多应用于社交网站等;
2) 应用对象缓存.缓存系统作为ORM 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;
4) 并行处理.通常涉及大量中间计算结果需要共享;
5) 事件处理.分布式缓存提供了针对事件流的连续查询(continuous query)处理技术,满足实时性需求;
6) 极限事务处理.分布式缓存为事务型应用提供高吞吐率、低延时的解决方案,支持高并发事务请求处理,多应用于铁路、金融服务和电信等领域.

1.3 分布式缓存的发展 
分布式缓存经历了多个发展阶段,由最初的本地缓存到弹性缓存平台直至弹性应用平台[8],目标是朝着构建更好的分布式系统方向发展(如下图所示).
1) 本地缓存: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.典型的,如Cache4j;
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.优点是缓存容量可扩展(静态扩展);缺点是扩展过程中需要大量配置,无容错机制.典型的,如 Memcached;

3) 弹性缓存平台:数据在集群节点间分布存储,基于冗余机制实现高可用性.优点是可动态扩展,具有容错能力;缺点是复制备份会对系统性能造成一定影响.典型的,如 Windows Appfabric Caching;

4) 弹性应用平台:

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