包含分布式内存缓存系统的词条

本文目录：

• 1、docker和redis先学哪个
• 2、Go 分布式缓存简单实现
• 3、什么是灵动的分布式存储系统？

docker和redis先学哪个

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。

Memcached是一个自由开源的，高性能，分布式内存对象缓存系统。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,文档型的非关系型数据库，与上面两者不同。

1.性能上：

性能上都很出色，具体到细节，由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Memcached，还是稍有逊色。

前两者性能差不多，大于 Mongodb。

2.内存空间和数据量大小：

MemCached可以修改最大内存，采用LRU算法。Redis增加了VM的特性，突破了物理内存的限制。

MongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起

3.操作便利上：

MemCached数据结构单一，仅用来缓存数据，而Redis支持更加丰富的数据类型，也可以在服务器端直接对数据进行丰富的操作,这样可以减少网络IO次数和数据体积。

Mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。

4.可靠性上：

MemCached不支持数据持久化，断电或重启后数据消失，但其稳定性是有保证的。Redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障，但是同时也会付出性能的代价。

MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性。

5.应用场景：

Memcached：动态系统中减轻数据库负载，提升性能；做缓存，适合多读少写，大数据量的情况。

Redis：适用于对读写效率要求都很高，数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统。

Go 分布式缓存简单实现

一个性能优异的系统架构，缓存是必不可少的。但在缓存的使用，可能会遇到一些问题，比如，内存不够、并发写入冲突、单机性能差等问题。为了解决这些问题，我们引入了分布式缓存。

本次分享主要通过学习 极客兔兔 的文章，对关键节点进行了实现和解读。

一致性哈希的实现是基于哈希环实现的，主要为了解决数据倾斜和节点增删改时缓存雪崩的问题。

缓存击穿指大量请求同时访问缓存中不存在数据，因为缓存中不存在这个数据，请求就会击穿到 DB，造成瞬时 DB 压力骤增。解决方案也很简单，针对相同的 key，在访问时，只发起一次请求。

Protobuf 的安装和使用教程可以参考 官网 ，推荐使用 homebrew 进行安装。

什么是灵动的分布式存储系统？

分布式存储简单的来说，就是将数据分散存储到多个存储服务器上，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，实际上数据分散的存储在企业的各个角落。

分布式存储架构由三个部分组成：客户端、元数据服务器和数据服务器。客户端负责发送读写请求，缓存文件元数据和文件数据。元数据服务器负责管理元数据和处理客户端的请求，是整个系统的核心组件。数据服务器负责存放文件数据，保证数据的可用性和完整性。该架构的好处是性能和容量能够同时拓展，系统规模具有很强的伸缩性。

基于区块链的分布式存储主要具有如下特点：

高性能：分布式存储可以高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储，通过将热点区域内的数据映射到高速存储中，以提高系统响应速度。

分级存储：允许高速存储和低速存储分开部署，或按任意比例混布，在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，将存储效益发挥极致。

多副本技术：分布式存储采用多副本备份机制，并使用镜像、条带、分布式校验等方式满足用户对于可靠性不同的需求。

容灾与备份：分布式存储支持多时间点快照备份，可同时提取多个时间点样本同时恢复，降低了故障定位的难度，结合周期增量备份机制，确保数据安全高可用。

弹性扩展：得益于合理的分布式架构，还可预估并弹性扩展计算、存储容量和性能，扩展后旧数据会自动迁移至新节点，实现负载均衡，避免单点过热。

总之，分布式存储在架构、灵活性与成本方面的独特价值为政府、企业用户等应用提供了更好的解决方案。

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