分布式緩存的作用？

分布式緩存主要用于在高并發(fā)環(huán)境下，減輕數(shù)據(jù)庫的壓力，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和并發(fā)吞吐。當(dāng)大量的讀、寫請求涌向數(shù)據(jù)庫時，磁盤的處理速度與內(nèi)存顯然不在一個量級，因此，在數(shù)據(jù)庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，并降低數(shù)據(jù)庫的壓力。作為傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數(shù)據(jù)類型、強大的關(guān)聯(lián)查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執(zhí)行復(fù)雜的內(nèi)連接、外連接、求和、排序、分組等操作，并且支持存儲過程、函數(shù)等功能，產(chǎn)品成熟度高，功能強大。但是，對于需要應(yīng)對高并發(fā)訪問并且存儲海量數(shù)據(jù)的場景來說，出于對性能的考慮，不得不放棄很多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原本強大的功能，犧牲了系統(tǒng)的易用性，并且使得系統(tǒng)的設(shè)計和管理變得更為復(fù)雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL，它與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫最大的差別在于，它不使用SQL作為查詢語言來查找數(shù)據(jù)，而采用key-value形式進行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，并且能夠更加方便地進行擴展，存儲海量數(shù)據(jù)，在數(shù)千個節(jié)點上進行分區(qū)，自動進行數(shù)據(jù)的復(fù)制和備份。在分布式系統(tǒng)中，消息作為應(yīng)用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應(yīng)用。消息可以被保存在隊列中，直到被接收者取出，由于消息發(fā)送者不需要同步等待消息接收者的響應(yīng)，消息的異步接收降低了系統(tǒng)集成的耦合度，提升了分布式系統(tǒng)協(xié)作的效率，使得系統(tǒng)能夠更快地響應(yīng)用戶，提供更高的吞吐。

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當(dāng)系統(tǒng)處于峰值壓力時，分布式消息隊列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個系統(tǒng)被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統(tǒng)中是一個非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對于全文檢索、模糊匹配的需求，解決數(shù)據(jù)庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環(huán)境下，由于采用分庫分表，或者使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致無法進行多表關(guān)聯(lián)或者進行復(fù)雜查詢的問題。

redis是什么類型的nosql數(shù)據(jù)庫

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，也叫緩存，可以存儲訪問頻次很高的數(shù)據(jù)

redis是一個nosql(not only sql不僅僅只有sql)數(shù)據(jù)庫，翻譯成中文叫做非關(guān)系型型數(shù)據(jù)庫

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型如下：

1.key-value鍵值存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應(yīng)用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負載訪問,也用于系統(tǒng)日志。

優(yōu)點:查找速度快,大量操作時性能高。

2.列存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應(yīng)用: 分布式數(shù)據(jù)的儲存與管理。

優(yōu)點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。

缺點:功能相對局限。

3.文檔型數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應(yīng)用: web應(yīng)用,管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

優(yōu)點:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。

缺點:查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。

4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應(yīng)用: 復(fù)雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場合, 專注構(gòu)建關(guān)系圖譜。

優(yōu)點: 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法, 可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜。

缺點: 復(fù)雜度高。

為什么說緩存相當(dāng)于一個數(shù)據(jù)庫

臨時存儲的地方，其實說白了，一個txt文本也能相當(dāng)一個數(shù)據(jù)庫。

什么是數(shù)據(jù)庫，就是可以存儲信息的地方。

當(dāng)然它不一定具有

增刪改查的內(nèi)置方法

但是你不能不承認。它存了東西，就可以被定義成數(shù)據(jù)庫

所以，緩存相當(dāng)數(shù)據(jù)庫

可以理解。

CC攻擊的防御辦法？

對于CC攻擊，其防御必須采用多種方法，而這些方法本質(zhì)上也是在提高服務(wù)器的并發(fā)能力。

1、服務(wù)器垂直擴展和水平擴容

資金允許的情況下，這是最簡單的一種方法，本質(zhì)上講，這個方法并不是針對CC攻擊的，而是提升服務(wù)本身處理并發(fā)的能力，但確實提升了對CC攻擊的承載能力。垂直擴展：是指增加每臺服務(wù)器的硬件能力，如升級CPU、增加內(nèi)存、升級SSD固態(tài)硬盤等。水平擴容：是指通過增加提供服務(wù)的服務(wù)器來提升承載力。上述擴展和擴容可以在服務(wù)的各個層級進行，包括：應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和緩存服務(wù)器等等。

2、數(shù)據(jù)緩存

對于服務(wù)中具備高度共性，多用戶可重用，或單用戶多次可重用的數(shù)據(jù)，一旦從數(shù)據(jù)庫中檢索出，或通過計算得出后，最好將其放在緩存中，后續(xù)請求均可直接從緩存中取得數(shù)據(jù)，減輕數(shù)據(jù)庫的檢索壓力和應(yīng)用服務(wù)器的計算壓力，并且能夠快速返回結(jié)果并釋放進程，從而也能緩解服務(wù)器的內(nèi)存壓力。要注意的是，緩存不要使用文件形式，可以使用redis、mem-cached等基于內(nèi)存的nosql緩存服務(wù)，并且與應(yīng)用服務(wù)器分離，單獨部署在局域網(wǎng)內(nèi)。局域網(wǎng)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)IO肯定比起磁盤IO要高。為了不使局域網(wǎng)成為瓶頸，千兆網(wǎng)絡(luò)也是有必要的。

3、頁面靜態(tài)化

與數(shù)據(jù)緩存一樣，頁面數(shù)據(jù)本質(zhì)上也屬于數(shù)據(jù)，常見的手段是生成靜態(tài)化的html頁面文件，利用客戶端瀏覽器的緩存功能或者服務(wù)端的緩存服務(wù)，以及CDN節(jié)點的緩沖服務(wù)，均可以降低服務(wù)器端的數(shù)據(jù)檢索和計算壓力，快速響應(yīng)結(jié)果并釋放連接進程。

4、用戶級別的調(diào)用頻率限制

不管服務(wù)是有登陸態(tài)還是沒登陸態(tài)，基于session等方式都可以為客戶端分配唯一的識別ID，服務(wù)端可以將sid存到緩存中。當(dāng)客戶端請求服務(wù)時，如果沒有帶SID，則由服務(wù)端快速分配一個并返回。可以的話，本次請求可以不返回數(shù)據(jù)，或者將分配SID獨立出業(yè)務(wù)服務(wù)。當(dāng)客戶端請求時帶了合法SID，便可以依據(jù)SID對客戶端進行頻率限制。而對于SID非法的請求，則直接拒絕服務(wù)。相比根據(jù)IP進行的頻率限制，根據(jù)SID的頻率限制更加精準(zhǔn)可控，可最大程度地避免誤殺情況。

5、IP限制

最后，IP限制依然可以結(jié)合上述規(guī)則一起使用，但是可以將其前置至)JCb層的防火墻或負載均衡器上去做，并且可以調(diào)大限制的閾值，防止惡意訪問穿透到應(yīng)用服務(wù)器上，造成應(yīng)用服務(wù)器壓力。

分享標(biāo)題：nosql和緩存,nos數(shù)據(jù)緩存
網(wǎng)頁地址：http://chinadenli.net/article19/dsgdhgh.html

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