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如何选择NoSQL数据库

NoSQL,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的

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SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数

据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素:

并发控制

发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保

证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是

一样的。在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。

封锁

就是事务T在对某个数据对象(例如表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象。

封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。

ACID

数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久

性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction

processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。

None

一些系统不提供原子性。

镜像

数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。

镜像分为同步和异步。

数据存储

指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。

磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里;

GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统;

Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序;

RAM随机存储器;

插件 可以添加外部插件;

Amazon S3通过Web服务接口提供存储;

BDB:BDB

全称是 “Berkeley DB”,它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat

Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力。在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功

能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。

实现语言

实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易。

实现语言有:C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的:

持久性

可用性

一致性

分区容忍性

证书类型

下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式:

GPL:通用公共许可证

BSD:伯克利软件分发

MPL:Mozilla公共许可证

EPL:Eclipse公共许可证

IDPL:最初的开发者的公共许可证

LGPL:较宽松通用公共许可证

存储类型

存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标。

关键字:支持get、put和删除操作

按列存储:相对于传统的按行存储,数据集成容易多了

面向文件系统:存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据。

网站响应时间过长是怎么回事?

网站响应时间过长是怎么回事?花了太长时间进行响应;无法访问此网站 响应时间过长 ERR_CONNECTION_TIMED_OUT,无法访问此网站 服务器响应时间过长; 遇到过类似问题,我认为有以下几个原因:

无法访问此网站 (图) 服务器响应时间过长

1、网站服务器故障维修(这种情况只能等段时间重新登录试试)

2、网络连接不通(查看网线接口处是否插好)

3、网站地址被和谐了(用代理)

4、本身网站程序卡死了(程序问题)

服务器网站响应时间过长的问题解决方法如下:

1、机器的配置。包括服务器端与客户机端的硬件配置程度,同样的网络环境下,双核的服务器的运算能力肯定要强一些,毫无疑问的,同样的网络环境下,用一台赛扬的机器和奔四双核处理器的电脑,打开同样的网页,速度,也肯定不一样。

2、服务器软件。软件多少、稳定和软件的正确配置,都会影响到服务器环境,以致影响到网络速度。服务器安装软件防火墙,会牺牲一些网络速度,所以VPS、或独立服务器用户装一个防火墙足矣。

3、DNS解析时间。DNS解析包括往返解析的次数及每次解析所花费的时间,两者的积就是DNS解析所消耗的时间,因此,很多人忽视了DNS的问题。

4、网络最小带宽。这是最主要的因素,在慢的网站放在好的带宽下访问速度一样快(就是多花钱),网络的带宽包括对网站所在服务器带宽和用户端两个位置,对接点指的是出口端与入口端(如电信对网通的对接点),另一个就是用户本身的最小带宽,如果用户办的是512K宽带咱就爱莫能助了。

5、网页内容的大小(重要)。网页文件的大小是网站是

否能快速打开最重要一个因素,如果说服务器等硬件方面决定不了,强烈建议从这里下手,不管是表格还是DIV+CSS,适当的优化代码,都能减少网页大小。尽量优化代码,用最少的代码。同时大量错误、冗余代码也是拖慢网站速度之一。

6、大量数据库操作。小网站在执行大量数据库操作时,也会影响网站打开速度,这里使asp+access结构的网站尤为明显,尤其是同时有大量用户提交评论时,就操作数据库锁死,导致网站打不开。

7、用很多javascript。网站上使用大量JS是大忌,不仅搜索引擎无法收录,同时会不断提交请求增加服务器负担,例如鼠标特效、栏目的特效、状态栏的特效等等。这些特效的原理是先由服务器下载到本地的机器,然后在本地机器上运行产生,然后才能看到的。

8、页面上用大图片和FLASH。图片是拖慢网速最重要一个因素,图片经过处理,可以使图片空间变小,否则很多的图片一开始都会占用很多空间又使网站打开速度变得很慢,同样FLASH也是一个道理。

9、过多引用了别的网站的内容。包括引用其他网站的图片、视频文件等,如果直接在页面引用别的网站的东西,而那个网站的速度又慢,或者那个网站的该页面已经不存在了,那么打开的速度就会非常慢。

Redis实现分布式锁与Zookeeper实现分布式锁区别

前言:

在学习过程中,简单的整理了一些redis跟zookeeper实现分布式锁的区别,有需要改正跟补充的地方,希望各位大佬及时指出

Redis实现分布式锁思路

基于Redis实现分布式锁(setnx)setnx也可以存入key,如果存入key成功返回1,如果存入的key已经存在了,返回0.

Zookeeper实现分布式锁思路

基于Zookeeper实现分布式锁 Zookeeper是一个分布式协调工具,在分布式解决方案中。

多个客户端(jvm),同时在zookeeper上创建相同的一个临时节点,因为临时节点路径是保证唯一,只要谁能够创建节点成功,谁就能够获取到锁,没有创建成功节点,就会进行等待,当释放锁的时候,采用事件通知给客户端重新获取锁的资源。

Redis实现分布式锁与Zookeeper实现分布式锁区别

相同点

实现分布式锁最终是通过什么方式?

在集群环境下,保证只允许有一个jvm进行执行。

不同点

从技术上分析

Redis 是nosql数据,主要特点缓存;

Zookeeper是分布式协调工具,主要用于分布式解决方案。

实现思路

核心通过获取锁、释放锁、死锁问题

获取锁

Zookeeper

多个客户端(jvm),会在Zookeeper上创建同一个临时节点,因为Zookeeper节点命名路径保证唯一,不允许出现重复,只要谁能够先创建成功,谁能够获取到锁。

Redis

多个客户端(jvm),会在Redis使用setnx命令创建相同的一个key,因为Redis的key保证唯一,不允许出现重复,只要谁能够先创建成功,谁能够获取到锁。

释放锁

Zookeeper使用直接关闭临时节点session会话连接,因为临时节点生命周期与session会话绑定在一块,如果session会话连接关闭的话,该临时节点也会被删除。

这时候客户端使用事件监听,如果该临时节点被删除的话,重新进入盗获取锁的步骤。

Redis在释放锁的时候,为了确保是锁的一致性问题,在删除的redis 的key时候,需要判断同一个锁的id,才可以删除。

共同特征:如何解决死锁现象问题

Zookeeper使用会话有效期方式解决死锁现象。

Redis 是对key设置有效期解决死锁现象

性能角度考虑

因为Redis是NoSQL数据库,相对比来说Redis比Zookeeper性能要好。

可靠性

从可靠性角度分析,Zookeeper可靠性比Redis更好。

因为Redis有效期不是很好控制,可能会产生有效期延迟;

Zookeeper就不一样,因为Zookeeper临时节点先天性可控的有效期,所以相对来说Zookeeper比Redis更好

总结下两者区别

Redis分布式锁,必须使用者自己间隔时间轮询去尝试加锁,当锁被释放后,存在多线程去争抢锁,并且可能每次间隔时间去尝试锁的时候,都不成功,对性能浪费很大。

Zookeeper分布锁,首先创建加锁标志文件,如果需要等待其他锁,则添加监听后等待通知或者超时,当有锁释放,无须争抢,按照节点顺序,依次通知使用者。

我在学习过程中整理了一些学习资料,可以分享给做java的工程师朋友们,相互交流学习,需要的可以私信 (资料) 即可免费获取Java架构学习资料(里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码,MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料)

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Membase

Membase 是 NoSQL 家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目,源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上,可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成,其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师,这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。

Membase容易安装、操作,可以从单节点方便的扩展到集群,而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能,在应用方面为开发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案,Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用,其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。

通过兼容多种编程语言和框架,Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面,Membase提供了有效的图形化界面和编程接口,包括可配置 的告警信息。

Membase的目标是提供对外的线性扩展能力,包括为了增加集群容量,可以针对统一的节点进行复制。 另外,对存储的数据进行再分配仍然是必要的。

这方面的一个有趣的特性是NoSQL解决方案所承诺的可预测的性能,类准确性的延迟和吞吐量。通过如下方式可以获得上面提到的特性:

◆ 自动将在线数据迁移到低延迟的存储介质的技术(内存,固态硬盘,磁盘)

◆ 可选的写操作一一异步,同步(基于复制,持久化)

◆ 反向通道再平衡[未来考虑支持]

◆ 多线程低锁争用

◆ 尽可能使用异步处理

◆ 自动实现重复数据删除

◆ 动态再平衡现有集群

◆ 通过把数据复制到多个集群单元和支持快速失败转移来提供系统的高可用性。

MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。

主要功能特性:

◆ 面向集合存储,易存储对象类型的数据

“面向集合”(Collenction-Oriented),意思是数据被分组存储在数据集中,被称为一个集合(Collenction)。每个 集合在数据库中都有一个唯一的标识名,并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库(RDBMS)里的表(table),不同的是它不需要定 义任何模式(schema)。

◆ 模式自由

模式自由(schema-free),意味着对于存储在mongodb数据库中的文件,我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话,你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。

◆支持动态查询

◆支持完全索引,包含内部对象

◆支持查询

◆支持复制和故障恢复

◆使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)

◆自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性

◆支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP等多种语言

◆文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展)

BSON(Binary Serialized document Format)存储形式是指:存储在集合中的文档,被存储为键-值对的形式。键用于唯一标识一个文档,为字符串类型,而值则可以是各种复杂的文件类型。

◆可通过网络访问

MongoDB服务端可运行在Linux、Windows或OS X平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017。推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB。

MongoDB把数据存储在文件中(默认路径为:/data/db),为提高效率使用内存映射文件进行管理。

Hypertable

Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,它采用与Google的Bigtable相似的模型。在过去数年中,Google为在PC集群 上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System(GFS),这是一个高可用的文件系统,提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器(和跨机架)的文件数据复制来达到高可用性,并因此免受传统 文件存储系统无法避免的许多失败的影响,比如电源、内存和网络端口等失败。第二个基础设施是名为Map-Reduce的计算框架,它与GFS紧密协作,帮 助处理收集到的海量数据。第三个基础设施是Bigtable,它是传统数据库的替代。Bigtable让你可以通过一些主键来组织海量数据,并实现高效的 查询。Hypertable是Bigtable的一个开源实现,并且根据我们的想法进行了一些改进。

Apache Cassandra

Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发,用于储存特别大的数据。Facebook在使用此系统。

主要特性:

◆ 分布式

◆ 基于column的结构化

◆ 高伸展性

Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库,而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务,对Cassandra 的一个写操作,会被复制到其他节点上去,对Cassandra的读操作,也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说,扩展性能 是比较简单的事情,只管在群集里面添加节点就可以了。

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite(分布式的Key-Value存 储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB(介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库 的。Cassandra最初由Facebook开发,后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础,结合了Google BigTable基于列族(Column Family)的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

CouchDB

所用语言: Erlang

特点:DB一致性,易于使用

使用许可: Apache

协议: HTTP/REST

双向数据复制,持续进行或临时处理,处理时带冲突检查,因此,采用的是master-master复制

MVCC – 写操作不阻塞读操作

可保存文件之前的版本

Crash-only(可靠的)设计

需要不时地进行数据压缩

视图:嵌入式 映射/减少

格式化视图:列表显示

支持进行服务器端文档验证

支持认证

根据变化实时更新

支持附件处理

因此, CouchApps(独立的 js应用程序)

需要 jQuery程序库

最佳应用场景:适用于数据变化较少,执行预定义查询,进行数据统计的应用程序。适用于需要提供数据版本支持的应用程序。

例如:CRM、CMS系统。 master-master复制对于多站点部署是非常有用的。

和其他数据库比较,其突出特点是:

◆ 模式灵活 :使用Cassandra,像文档存储,你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升,特别是在大型部 署上。

◆ 真正的可扩展性 :Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量,可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程,改变应用查询,或手动迁移任何数据。

◆ 多数据中心识别 :你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火,一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

◆ 范围查询 :如果你不喜欢全部的键值查询,则可以设置键的范围来查询。

◆ 列表数据结构 :在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引,这是非常方便的。

◆ 分布式写操作 :有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。

问度娘,啥都有。


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标题来源:http://csdahua.cn/article/dsisodd.html
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