Memcached缓存分布式架构设计
分布式汽车电气电子系统设计和实现架构
分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构
分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 另外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思能够完全不同，设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。
图1：物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连，并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看，AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场，它使得能够创立合适的设计工具。
OceanBase分布式技术架构分析
OceanBase分布式技术架构分析
目录 OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 (3) 1. 分布式存储&事务 (3) 2. 分布式查询 (13) 3. 经验&思考 (15)
OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 OceanBase OceanBase 1.0项目从2013年初开始做总体设计，2014年开始编码、测试，2015年底正式上线并无缝迁移部分集团MySQL业务，直到2016年中才正式上线蚂蚁核心业务，包括会员视图、花呗、账务，等等，最后“丝般柔顺”地通过了2016年双十一大考。 从技术架构的角度看，一个分布式数据库主要就是两个部分：一个部分是怎么做存储，怎么做事务；另外一个部分是怎么做查询。首先我们看第一个部分，主要是三个关键点：可扩展、高可用以及低成本，它们代表了OceanBase的核心技术优势。 1.分布式存储&事务 第一我们怎么理解数据，如何把数据划分开来从而分布到多台服务器？这个问题其实传统关系数据库已经帮我们解决好了。无论是Oracle还是MySQL，都支持一个叫做两级分区表的概念。大部分业务都可以按两个维度划分数据：一个维度是时间，数据是按照时间顺序生成的；另外一个维度，对于互联网业务来讲，往往就是用户。不同的用户生成不同的数据，不同用户之间的数据相关度比较低，而同一个用户的数据往往会被同时访问。
图1 OceanBase数据分布 如图1，通过时间和业务主键两个维度将表格划分为P1~P8总共8个分区。OceanBase 跟传统数据库不一样的地方在哪里呢？传统数据库所有的分区只能在一台服务器，而OceanBase每个分区可以分布到不同的服务器。从数据模型的角度看，OceanBase可以被认为是传统的数据库分区表在多机的实现。对于常见的分布式系统，要么采用哈希分区，要么采用范围分区。OceanBase的数据划分方案和这些系统有较大的差别，通过两级分区表，我们可以把不同的用户，以及在不同时间点生成的数据全部融合到统一的表格里面。无论这些分区在在多台服务器上是如何分布的，甚至可以对在线数据采用内存计算，对历史数据采用更高压缩率的压缩算法或者执行预计算，整个系统对使用者呈现的都是一张表格，后台实现对使用者完全透明。当然，这里面还会有很多的工作要做。 第二点是我们底层的分布式架构。
Java分布式架构
介绍 1. 项目核心代码结构截图
Memcached源码剖析笔记
Memcached 源码剖析笔记 Xguru Memcached是一个自由、源码开放、高性能、分布式 内存对象缓存系统，目的在于通过减轻数据库负载来使 动态Web应用程序提速。
目录 1.背景 (3) 2.memcached的安装 (4) 3.memcached的配置 (5) 4.memcached的使用 (6) 4.1.存储命令 (7) 4.2.读取命令 (8) 4.3.删除命令 (8) 4.4.高级命令 (9) 4.5.其他命令 (10) 5.Memcached内部工作机制 (11) 5.1.Memcached基本的数据结构 (11) 5.2.基本设计概念和处理流程 (12) 5.3.内部Hash机制 (15) 5.3.1.Hash函数及冲突解决 (15) 5.3.2.HashTable主要函数 (15) 5.4.slab内存处理机制 (17) 5.4.1.slab主要函数 (17) 5.4.2.slab机制中所采用的LRU算法 (19) 5.5.控制item各种函数 (20) 5.6.守护进程机制 (22) 5.7.Socket处理机制 (23) 1
5.7.1.Unix域协议 (23) 5.7.2.TCP/UDP协议 (24) 5.8.多线程处理机制 (25) 5.9.事件处理机制 (25) 6.未完善之处 (27) 7.参考文献 (28) 2
1.背景 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。 Memcached是一个自由、源码开放、高性能、分布式内存对象缓存系统，目的在于通过减轻数据库负载来使动态Web应用程序提速。 Memcached是一个在内存中对任意的数据（比如字符串，对象等）所使用的key-value 存储。数据可以来自数据库调用，API调用，或者页面渲染的结果。 Memcached设计理念就是小而强大，它简单的设计促进了快速部署、易于开发，并解决面对大规模的数据缓存的许多难题。所开放的API能用于大部分流行的程序语言 3
Redis面试专题及答案
redis和memcached什么区别？为什么高并发下有时单线程的redis比多线程的memcached效率要高？ 区别： 1.mc可缓存图片和视频。rd支持除k/v更多的数据结构; 2.rd可以使用虚拟内存，rd可持久化和aof灾难恢复，rd通过主从支持数据备份; 3.rd可以做消息队列。 原因：mc多线程模型引入了缓存一致性和锁，加锁带来了性能损耗。 redis主从复制如何实现的？redis的集群模式如何实现？redis的key是如何寻址的？ 主从复制实现：主节点将自己内存中的数据做一份快照，将快照发给从节点，从节点将数据恢复到内存中。之后再每次增加新数据的时候，主节点以类似于mysql的二进制日志方式将语句发送给从节点，从节点拿到主节点发送过来的语句进行重放。 分片方式： -客户端分片 -基于代理的分片 ●Twemproxy ●codis -路由查询分片 ●Redis-cluster（本身提供了自动将数据分散到Redis Cluster不同节点的能力，整个数据集合的某个数据子集存储在哪个节点对于用户来说是透明的） redis-cluster分片原理：Cluster中有一个16384长度的槽(虚拟槽)，编号分别为0-16383。每个Master节点都会负责一部分的槽，当有某个key被映射到某个Master负责的槽，那么这个Master负责为这个key提供服务，至于哪个Master节点负责哪个槽，可以由用户指定，也可以在初始化的时候自动生成，只有Master才拥有槽的所有权。Master节点维护着一个16384/8字节的位序列，Master节点用bit来标识对于某个槽自己是否拥有。比如对于编号为1的槽，Master只要判断序列的第二位（索引从0开始）是不是为1即可。这种结构很容易添加或者删除节点。比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点A、B、C中得部分槽到D上。 使用redis如何设计分布式锁？说一下实现思路？使用zk可以吗？如何实现？这两种有什么区别？ redis: 1.线程A setnx(上锁的对象,超时时的时间戳t1)，如果返回true，获得锁。 2.线程B 用get获取t1,与当前时间戳比较,判断是是否超时,没超时false,若超时执行第3步; 3.计算新的超时时间t2,使用getset命令返回t3(该值可能其他线程已经修改过),如果 t1==t3，获得锁，如果t1!=t3说明锁被其他线程获取了。 4.获取锁后，处理完业务逻辑，再去判断锁是否超时，如果没超时删除锁，如果已超时，不用处理（防止删除其他线程的锁）。 zk: 1.客户端对某个方法加锁时，在zk上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点node1; 2.客户端获取该路径下所有已经创建的子节点，如果发现自己创建的node1的序号是最小的，就认为这个客户端获得了锁。 3.如果发现node1不是最小的，则监听比自己创建节点序号小的最大的节点，进入等待。
分布式汽车电气电子系统设计和实现架构
分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基 于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和 高效系统实现方面的指导却几乎没有。 此外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于他们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。目前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思可以完全不同，
设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。 图1：物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它可以将物理和逻辑设计流程紧密相连，并仍然允许不同的设计团队做他们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR 元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表达他的设计思想。从经济上看，AUTOSAR标准
中华石杉顶尖互联网Java架构师就业班
目录 第一阶段、Spring Boot从入门到精通（10小时） (1) 第二阶段、小型电商网站开发+设计模式+架构设计+项目管理（20小时） (2) 第三阶段、Spring Cloud从入门到精通（20小时） (3) 第四阶段、电商网站的微服务架构（20小时） (3) 第五阶段、高并发大型电商网站架构（150小时） (4) 第六阶段、高可用大型电商网站架构（30小时） (6) 第七阶段、高性能大型电商架构（30小时） (7) 第八阶段、亿级流量的大型电商系统架构（150小时） (7) 第九阶段、自己动手做多租户SaaS云ERP系统 (8) 第十阶段、底层技术+微服务中间件（50小时） (9) 第十一阶段、自己动手写仿Storm的实时计算中间件 (10) 第十二阶段、开源框架源码阅读+定制化开发mvc/ioc/orm框架（50小时） (10) 第十三阶段、自己动手写工作流框架 (10) 授课方式说明 (10) 学习进度说明 (11) 就业指导说明 (12) 学习成果说明 (12) 2万费用说明 (13) 讲师课程质量以及是否会跑路 (14) 第一阶段、Spring Boot从入门到精通（10小时） 目前市面上所有的视频课程以及书籍，都只是简单介绍Spring Boot的基础知识，没有任何一套资料深入讲解这两个技术的。而如果你自己跟着官网慢慢看，全英文官网，估计大部分同学都很难看的懂，或者学习速度非常慢。 我会将Spring Boot的所有核心技术点以及高阶技术点，全部嚼烂咬碎，深度提炼，用最精炼的语言，给大家讲透，让大家在最短的时间内彻底掌握这个未来绝对主流的开发框架，为未来的高阶的项目打好扎实的基础。 强调一下，这块技术讲解，绝对不会采取拖延时间，以及碎碎念的方式，一点一点细节慢慢
软考系统架构设计师(高级)学习笔记汇总
2011年软考系统架构设计师学习笔记第一章 1.1.1 系统架构师的概念 现代信息系统“架构”三要素：构件、模式、规划;规划是架构的基石，也是这三个贡献中最重要的。 架构本质上存在两个层次：概念层，物理层。 1.2.1 系统架构师的定义 负责理解、管理并最终确认和评估非功能性系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心架构，对整个软件架构、关键构建、接口进行总体设计并澄清关键技术细节。 主要着眼于系统的“技术实现”，同时还要考虑系统的“组织协调”。 要对所属的开发团队有足够的了解，能够评估该开发团队实现特定的功能需求目标和资源代价。 1.2.2 系统架构师技术素质 对软件工程标准规范有良好的把握。 1.2.3 系统架构师管理素质 系统架构师是一个高效工作团队的创建者，必须尽可能使所有团队成员的想法一致，为一个项目订制清晰的、强制性的、有元件的目标作为整个团队的动力; 必须提供特定的方法和模型作为理想的技术解决方案; 必须避免犹豫，必须具备及时解决技术问题的紧迫感和自信心。 1.2.4 系统架构师与其他团队角色的协调 系统分析师，需求分析，技术实现 系统架构师，系统设计，基于环境和资源的系统技术实现 项目管理师，资源组织，资源实现 由于职位角度出发产生冲突制约，不可能很好地给出开发规范，搭建系统实现的核心架构，并澄清技术细节，扫清主要难点。 所以把架构师定位在项目管理师与系统分析师之间，为团队规划清晰的目标。 对于大型企业或项目，如果一人承担多个角色，往往容易发生顾此失彼的现象。 1.3 系统架构师知识结构 需要从大量互相冲突的系统方法和工具中区分出哪些是有效的，那些是无效的。 1.4 从开发人员到架构师 总结自己的架构模式，深入行业总结规律。 几天的培训不太可能培养出合格的软件架构师，厂商的培训和认证，最终目的是培养自己的市场，培养
Redis的5个常见使用场景
Redis的5个常见使用场景概括 大家平时在使用Redis的时候有没有总结过Redis常用于哪些场景呢。下面科多老师带着大家一起来总结一下，希望能够帮助到各位同学。 1、会话缓存（Session Cache） 最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis 缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？ 幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis 来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。 2、全页缓存（FPC） 除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性 问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。 再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。 此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。 3、队列 Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis 能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这 里去查看。 4、排行榜/计数器 Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set） 和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
边界网关协议BGP文档分析
《网络协议栈分析与设计》大作业 边界网关协议(BGP)RFC分析与设计Border Gateway Protocol 学生：吕卿网络1101班 201192334 2013/12/16
1.背景介绍 边界网关协议是用来连接网络上不同自治系统（AS）的路由选择协议。BGP是为了取代最初的外部网关协议EGP所设计的，也被认为是路径矢量协议。它通过维护IP路由表和前缀表来实现自治系统（AS）间的可达性。BGP的主要功能是和其他BGP系统交换网络可达性信息。必须要注意的是BGP是建立在可靠连接的基础之上的。 2.操作总结 在两个系统建立的连接中他们互相交互信息更改数据。初始数据流是整个BGP路由表。BGP不要求整个BGP路由表的周期性更新。保持存活信息定期的被发送以确保连接的存活。通知信息被发送来回馈错误通知和特殊情况。执行边际路由协议的主机不必是路由器。一个非路由器的主机可以和路由器经由EGP甚至内部路由协议进行交互。如果一个特殊的自治系统（AS）有多个BGP发言者，那么一定要注意在一个AS内要的几个发言者要有一致的路由视野。 3.信息格式 信息在可靠传输协议连接上发送。信息只有在被完全接收之后才能够被处理。最大的信息大小是4096字节。所有的实现必须支持这一最大信息规格。最小的数据规格要包含BGP头部不含数据部分。 3.1数据头格式 每个信息有个固定大小的头部。包括标识物·长度·类型。标识物：这16字节大小的领域包含信息接收方可以对信息进行确认的信息。长度：这2字节无符号整数表明这则信息的总长度。长度的值必须在19到4096之间类型：这一字节无符号整数表明这则信息的代码模式。共有四种类型： 1 - OPEN 2 - UPDATE 3 - NOTIFICATION 4 - KEEPALIVE
大型电商分布式架构设计与优化
大型电商分布式架构设计与优化 本文主题为电商网站架构案例，将介绍如何从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
本文大纲： 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化 根据实际需要，进行改造、扩展、支持千万PV，是没问题的。 使用电商案例的原因 分布式大型网站，目前看主要有几类： 1.大型门户（比如网易、新浪等）； 2.SNS网站（比如校内、开心网等）； 3.电商网站（比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等）。
大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点，比如产品详情可以采用CDN，静态化，交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此，我们采用电商网站作为案例，进行分析。 电商网站需求 客户需求： ?建立一个全品类的电子商务网站（B2C），用户可以在线购买商品，可以在线支付，也可以货到付款； ?用户购买时可以在线与客服沟通； ?用户收到商品后，可以给商品打分和评价； ?目前有成熟的进销存系统，需要与网站对接； ?希望能够支持3~5年，业务的发展； ?预计3~5年用户数达到1000万； ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动； ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。 客户就是客户，不会告诉你具体要什么，只会告诉你他想要什么，我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此，下一步要进行大量的分析，结合行业以及参考网站，给客户提供方案。其它的这里暂不展开。
Memcached使用点滴
我对于Memcached的接触，还是在去年看了CSDN的一系列国外大型网站架构设计而开始的。最初的时候只是简单的封装了Memcached Java版的客户端，主要是对于配置的简化以及Memcached多点备份作了一些工作，然后就作为ASF的组件一部分提供给其他Team使用。其实看过Memcached Java客户端代码的人就会了解其实客户端的事情很简单，就是要有一套高性能的Socket通信框架以及对Memcached的私有协议实现的接口，自己去做这些事情也是很简单的，不过既然有可以满足自己需求的开源部分，那么就去实现自己需要的但没有实现的。这里我用的是Whalin的客户端版本，这里为什么还要提出来讲这个，后面会提到。 在对Java客户端作了简单封装和扩展以后，由于其他Team使用的没有什么特殊需求，也就没有再去做太多的修改，直到最近自己的服务集成平台需要做服务访问控制，才重新丰富了Cache组件，也就是这个过程中对于Memcached的一些特性和小的细节有了一些新的认识。 作为服务集成平台需要对服务有所监控，包括访问频率控制以及访问次数控制。频率控制其实很类似于硬件方面的频率控制，例如硬件可以对IP的高频率访问视为攻击，列入黑名单。而作为服务的访问，对于服务访问者的控制其实涉及到了业务参数，那么硬件就不是很适合去做这方面的控制，为此我也考虑了很久，最开始打算在Apache上做一个模块控制，但是最后觉得还是放在后面的业务框架上做这件事情。当然后面我说说的方案可能并不好，但是也算是一种想法。要把频繁的访问数据记录下来同时分析，那么数据库肯定是不行的，最简单的方式就是采用Cache，又因为是集群范围内的控制，那么集中式Cache就非Memcached莫数了（分布式的Cache传播本身损耗太大，集中式Cache本来的最大缺点就是单点，但作简单的备份操作就可以基本解决此类问题）。 作为解决这个问题的方法来说只需要实现两部分工作：访问计数器，定时任务。定时任务在我做日志分析框架的时候都是采用了Jdk5的Concurrent包里面的ScheduledExecutorService，这个作简单的循环任务足够用了，同时也是有很好的多线程异步支持，复杂一点么用Quartz。计数器就要靠Memcached来实现了，本来一般的Cache最大的问题就是高并发下的事务保证，如果采用Get+Set 来完成计数的话，那么高并发下计数器就会出现读写不一致性的问题，幸好Memcached提供了计数累加功能，让这种累加动作能够在服务端一次做好，服务端控制并发写入，保证数据的一致性。 下面就看看以下几个方法： boolean storeCounter(String key, long count)：存储key的计数器，值为count。
Java分布式架构设计
Java分布式架构设计 一种互联网应用的分布式架构模式微服务应用框架的实现(gradle,dubbo,zookeeper,springmmvc) 简介： 框架是用freemarker、springmvc、dubbo、hibernate编写的快速互联网应用敏捷开发框架,采用web层和service层分离独立的设计模式, 用最流行的微服务架构，使用gradle替代maven管理项目结构依赖 架构应用图： 主要分5部分组成： fw_core:核心微层服务基类 fw_web:前端web框架使用 fw_facade:api层记录 fw_string:字符串处理 fw_cg:代码生成工具 此项目已经放到github上,由于时间有限,开档不全！
希望各位大神有好的建议，联系我一起交流！ 源码地址：https://https://www.360docs.net/doc/2413927708.html,/ligson/hfw (技术交流扣扣群:487490324) 微服务架构的好处 微服务架构模式有很多好处。首先，通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题。在功能不变的情况下，应用被分解为多个可管理的分支或服务。每个服务都有一个用RPC-或者消息驱动API定义清楚的边界。微服务架构模式给采用单体式编码方式很难实现的功能提供了模块化的解决方案，由此，单个服务很容易开发、理解和维护。 第二，这种架构使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供API服务。当然，许多公司试图避免混乱，只提供某些技术选择。然后，这种自由意味着开发者不需要被迫使用某项目开始时采用的过时技术，他们可以选择现在的技术。甚至于，因为服务都是相对简单，即使用现在技术重写以前代码也不是很困难的事情。 第三，微服务架构模式是每个微服务独立的部署。开发者不再需要协调其它服务部署对本服务的影响。这种改变可以加快部署速度。UI团队可以采用AB测试，快速的部署变化。微服务架构模式使得持续化部署成为可能。 最后，微服务架构模式使得每个服务独立扩展。你可以根据每个服务的规模来部署满足需求的规模。甚至于，你可以使用更适合于服务资源需求的硬件。比如，你可以在EC2 Compute Optimized instances上部署CPU敏感的服务，而在EC2 memory-optimized instances上部署内存数据库。 微服务架构的不足 Fred Brooks在30Year前写道，“there are no silver bullets”，像任何其它科技一样，微服务架构也有不足。其中一个跟他的名字类似，『微服务』强调了服务大小，实际上，有一些开发者鼓吹建立稍微大一些的，10-100 LOC服务组。尽管小服务更乐于被采用，但是不要忘了这只是终端的选择而不是最终的目的。微服务的目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署。 另外一个主要的不足是，微服务应用是分布式系统，由此会带来固有的复杂性。开发者需要在RPC或者消息传递之间选择并完成进程间通讯机制。更甚于，他们必须写代码来处理消息传递中速度过慢或者不可用等局部失效问题。当然这并不是什么难事，但相对于单体式应用中通过语言层级的方法或者进程调用，微服务下这种技术显得更复杂一些。 另外一个关于微服务的挑战来自于分区的数据库架构。商业交易中同时给多个业务分主体更新消息很普遍。这种交易对于单体式应用来说很容易，因为只有一个数据库。在微服务架构应用中，需要更新不同服务所使用的不同的数据库。使用分布式交易并不一定是好的选择，不仅仅是因为CAP理论，还因为今天高扩展性的NoSQL数据库和消息传递中间件并不支持这一需求。最终你不得不使用一个最终一致性的方法，从而对开发者提出了更高的要求和挑战。
memcached&redis性能测试
一、Memcached 1.1、memcached简介 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web 应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。但是它并不提供冗余（例如，复制其hashmap条目）；当某个服务器S停止运行或崩溃了，所有存放在S上的键/值对都将丢失。 Memcached由Danga Interactive开发，其最新版本发布于2010年，作者为Anatoly Vorobey和Brad Fitzpatrick。用于提升LiveJournal . com访问速度的。LJ每秒动态页面访问量几千次，用户700万。Memcached将数据库负载大幅度降低，更好的分配资源，更快速访问。 1.2、Memcached是如何工作的 Memcached的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached就像一个巨大的、存储了很多
解析豆瓣的基础架构
豆瓣整个基础架构可以粗略的分为在线和离线两大块。在线的部分和大部分网站类似：前面用，用Nginx做反向代理，形成负载均衡的一层;应用层主要是做运算，将运算结果返回给前面的DAE平台是这两年建起来的，现在大部分豆瓣的应用基本都跑在DAE上面了;应用后面的基
以DPark能够大幅提升性能。另外，因为DPark的编写使用了函数式语言的特点，所以可以写的非常简洁： 到目前(2014年3月)，DPark的集群规模和处理数据量已经比去年多了一倍左右，一天要处 理60~100T B左右的数据。 团队 当前，我所负责的豆瓣平台部一共包括四个部分：核心系统，这块也是由我直接带领的，共6名工程师;DAE，现在是彭宇负责，共4名工程师;DBA两人;SA两人。 平台部负责的项目大多是跟业务无关的东西，贴近应用层的主要在产品线团队做，这个分工跟豆瓣工程团队的发展历史有关。早期豆瓣工程师还不多的时候，就已经分为两种倾向，一种是偏业务的，就是去做用户能看得见的东西;另一种是支持性的，运行在业务层下面、不被用户所感知的东西。下面这一层就衍变成了平台部门。 在豆瓣，不管是做产品还是做平台的工程师，技术实力都比较强，一个项目应该从哪个部门发起，并不是看这个任务的难度，而是看它是公共的还是业务特有的。有些项目即使未来可能会成为公共的，但一开始只是一个产品线需要，那么它也会从产品线发起。比如豆瓣的短信服务，最开始是产品线有需求，所以这些服务都是由他们发起完成的，平台这边主要负责提供建设服务的架构，比如DoubanService，告诉他们一个服务怎样去写、怎样去部署、怎样去对用户开放。短信服务后来成为很多产品线都在使用的服务，同时这个系统本身也越来越成熟，那么它逐渐就被转移到SA团队来进行维护。
微服务系统和数据库设计方案
微服务系统和数据库设计方案 1.微服务本质 微服务架构从本质上说其实就是分布式架构，与其说是一种新架构，不如说是一种微服务架构风格。 简单来说，微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。每个服务运行于独立的进程，并且采用轻量级交互。多数情况下是一个HTTP的资源API。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。这种风格使最小化集中管理，从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。 对于微服务架构系统，由于其服务粒度小，模块化清晰，因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划，优先考虑如何在交付过程中，从工程实践出发，组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程，从而有效体现微服务的独立性与可部署性。 本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。 理解微服务架构和理念是核心。 2.系统环境
3.微服务架构的挑战 可靠性： 由于采用远程调用的方式，任何一个节点、网络出现问题，都将使得服务调用失败，随着微服务数量的增多，潜在故障点也将增多。 也就是没有充分的保障机制，则单点故障会大量增加。 运维要求高： 系统监控、高可用性、自动化技术 分布式复杂性： 网络延迟、系统容错、分布式事务 部署依赖性强： 服务依赖、多版本问题 性能（服务间通讯成本高）： 无状态性、进程间调用、跨网络调用 数据一致性： 分布式事务管理需要跨越多个节点来保证数据的瞬时一致性，因此比起传统的单体架构的事务，成本要高得多。另外，在分布式系统中，通常会考虑通过数据的最终一致性来解决数据瞬时一致带来的系统不可用。 重复开发： 微服务理念崇尚每个微服务作为一个产品看待，有自己的团队开发，甚至可以有自己完全不同的技术、框架，那么与其他微服务团队的技术共享就产生了矛盾，重复开发的工作即产生了。 4.架构设计 4.1.思维设计 微服务架构设计的根本目的是实现价值交付，微服务架构只有遵循DevOps理念方可进行的更顺畅，思维方式的转变是最重要的。
simple-spring-memcached统一缓存的使用实例
simple-spring-memcached统一缓存的使用 实例 如何在一个中型的Java应用中使用Memcached缓存数据不是个简单的问题。当某个缓存数据需要在多个系统间共享和失效时，必须要有统一的规划才能保证不出错。经过各种实践，目前系统在使用Memcached缓存数据全部采用Simple-Spring-Memcached框架来完成，并统一规划各系统Spring和Cache key的配置。 下面对在使用过程中需要注意的点做一个详细说明： Cache整体规划 目前我们系统中有两个不同的Memcached服务器： 1session memcached服务器：主要存储用户的session 2app memcached服务器: 主要用于缓存应用数据 由于应用所有的缓存数据都放在app缓存上，为避免各应用的缓存数据出现冲突，必须规划好它们的命名空间。所幸Simple-Spring-Memcached支持namespace的概念，因此对各应用的namespace前缀规定如下： 应用namespace前缀 goodscenter goodscenter trade trade uic uic 这个namespace在生成key时，将放在最前面，稍后会有例子详述。 同一个应用中存在许多需要缓存的对象，因此约定namespace前缀之后再加上缓存对象的类名。 例子如下： 应用缓存对象完整的namespace 最终生成的key trade TcRate (id为42) trade:TcRate trade:TcRate:12 goodscenter GoodsDo(id为 42) goodscenter:GoodsDo goodscenter:GoodsDo:1 2 key的生成规则 Simple-Spring-Memcached提供的针对单个对象的注解接口提供了两种key生成方式，详情见此文
memcache、redis、tair性能对比测试报告材料
memcache、redis、tair性能对比测试报告 第1章限制条件 前一周所做的分布缓存技术预言中有包括ehcache、memcache、redis、tair，还包括了基于MongoDB的分布式技术。测试中，考虑到各自功能的差异化特点，其中选择了memcache、redis、tair功能特性相近的缓存服务器进行性能对比，所以ehcache、MongoDB将不做为本次测试的规范，其原因如下： 1）Ehcache是组件级别的缓存，要搭建一个独立的缓存服务器，需要用到ehcache server 模块，这是个war包，能运行在web 容器中，决定整个缓存服务器性能的好坏因素太多，比如web服务器，集群方式等。跟memcache、redis、tair没有对比性。 2）MongoDB是面向文档的数据库，跟缓存没有可比性。 第2章测试场景概述 性能测试包括单机环境和分布式环境，主要针对memcache、redis、tair各缓存服务器在缓存了不同级别的数据下,多个线程并发操作向缓存set/get缓存数据，考虑到网络方面的负载，又将每次set/get操作的缓存数据的大小分为三个不同的级别：1KB,10KB,100KB,通过对上述的条件进行排列，取得以下的测试场景。 第3章单机环境测试 3.1.测试场景： 1.当各缓存的数据库空时，以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据，比较 10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。2.在场景一完成的情况下，以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据，比较 10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。3.并发200个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据，每个线程完成10000 次的操作，比较服务器的tps大小，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三
分布式服务架构方案
高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对
于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。