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首先“缓存”Cache这个东西是干什么的,我们应该先有些基本的了解。要是不太明白的可以看看网上的解释:http://baike.baidu.com/view/907.htm 简单讲,阿里云OCS提供的功能就是提供对热点数据的高速访问。在使用OCS之前(或者在使用任何一种缓存服务之前),我们都应该明白关于缓存的这么几点: 缓存里的数据不是持久化保存的,也就是说它像是电脑里的内存,而不像硬盘;我们不能指望OCS里的数据一直保存不丢失。如果你真的需要存储持久化的数据,也许你应该出门左转找阿里云OSS(开发存储服务); 缓存里存的应该是“热点”数据。遵循常常出现的“20-80法则”,通常程序应用中都有一定比例的数据常常被请求访问,这就是所谓的热点数据,OCS正是为这种数据设计存在的。假定我们的程序中有100个数据,每次访问这些数据的概率完全是均匀分布的1/100,那么使用缓存的效果就不会太好,因为这其中不存在热点数据。 数据逐出。我们可以决定哪些数据是热点数据被放到缓存当中,但是如果我们的缓存容量不够大,这些热点数据中某些最近较少被用到的数据还是会被“挤出去”,这种行为叫做数据逐出。如果想减少出现这种情况,我们可以购买更高容量的OCS。 -------------------------         在开始使用之前,关于阿里云OCS,我们还需要知道以下这些事: 阿里云OCS仅支持阿里云内网访问,不支持公网访问。也就是说,我们用办公室或者家里的电脑(都属于公网)是无法连上阿里云OCS的。为什么会这样呢?因为缓存服务的根本目标是要提供低延迟的高速访问,而从公网电脑来连接OCS服务器的场景下,公网的网络环境是不可控的,可能出现延迟很高甚至断连接的情况,这使得缓存服务无法保证“高速、低延迟”的基本特性,所以阿里云OCS是不支持公网直接访问的。如果觉得高延迟的情况对于我们的应用也能接受,那么我们应该去选择阿里云其他的产品(比如OSS开放存储服务),而不应该选择OCS缓存服务。 阿里云OCS需要与ECS(阿里云服务器)配合使用,而且只能与本地区节点的ECS连通。这一点与上一条相关。OCS只能从阿里云内网访问,也就是说我们只能从阿里云ECS上才能访问并使用OCS服务。所以我们在官网购买OCS的时候,会看到提示信息说需要至少有一台ECS才能买OCS。另外,阿里云ECS是分地区节点的,比如北京、杭州、青岛等,我们在购买OCS缓存的时候也要选相应的地区节点。北京的ECS只能访问北京的OCS,而不能访问杭州或青岛的OCS。 阿里云OCS是按购买量收费的,而不是按使用量收费。这点需要提醒新同学们注意,在我们购买了OCS缓存之后,计费就已经开始了,即使我们还没有真正使用缓存。也就是说,我们买了1G的OCS缓存后,即使目前使用量为0,系统也会按照1G的标准来计费。所以我们在购买OCS的时候,要选取适合我们业务数据需要的缓存档位。当然了,阿里云OCS也提供在线升降缓存容量的功能。也就是说,如果我们在使用了一段时间之后,发现购买的OCS缓存不够用了(或者缓存使用量太低),我们可以在线的对已有的OCS实例进行升档(或者降档),而OCS缓存服务不会被中断。 阿里云OCS对于存贮的对象大小是有限制的。缓存通常对其内部存储的数据尺寸是有限制的,阿里云OCS也一样。目前OCS支持存储的数据对象的上限是1,000,000Byte。如果要存的值超过这个限制,我们应该考虑把数据压缩,或从逻辑上分成不同键存储的几个值。 ------------------------- 现在我们开始在阿里云官网上购买OCS实例  http://buy.aliyun.com/ocs  首先我们需要已经有了一台阿里云ECS,否则我们无法在这个页面成功购买OCS。购买的第一步,我们先要确定选择买哪个地区的OCS;这个很重要,如上面所说,如果我们的ECS是属于北京,而我们在这里购买了杭州的OCS,那么这两者是无法配合协同工作的。所以,在购买OCS的时候一定要选择应用服务器ECS所在地区的OCS。下一步是要选择OCS缓存容量。我们要购买多大的缓存,这个取决于我们对自身业务应用中热点数据总量大小的判断。如果一时难以准确判断数据量,也不用担心:我们可以先买一个大致容量的OCS(比如1GB),随后在使用过程中,通过OCS控制台提供的监控功能,我们可以了解到目前OCS缓存的使用量等数据,然后可以自主的调整所需的缓存量,购买更大的缓存(比如升到5GB)或者减少已购的缓存量(比如降到512MB),阿里云会根据我们选择的新配置来调整对应的收费。此外在选择缓存容量的时候,要知道不同容量的缓存档位对应着不同的性能配额,具体来说包括两个指标:吞吐量带宽与每秒请求处理数(QPS)。比如以现在的配额标准,1GB的OCS缓存对应5MB/sec的吞吐量带宽和3000次/sec的请求处理峰值。当我们使用OCS的时候,如果数据量传输的带宽超过了5MB/s, 或者每秒的请求数超过了3000次,都会触发性能配额控制机制,导致某些请求无法返回正常结果。在确定了地区和缓存容量之后,我们就可以直接下单购买OCS了。 ------------------------- 在成功购买OCS之后,我们的联系邮箱和手机都会收到OCS创建成功的通知,里面会包括OCS的实例ID和初始密码(关于密码的用处后面会讲到)。我们现在登录OCS控制台, http://ocs.console.aliyun.com/ 就可以看到已经购买到的OCS实例列表。在列表页面上对应OCS实例的后面点击“管理”,就可以进入该OCS实例的详情页,看到更多的详细信息。 ------------------------- 我们现在已经有了一个OCS缓存实例,现在是时候试玩OCS了。要使用OCS就要写一点程序代码,不过不用担心,我们在这里采用“Happy-Path”的方法,从最简单的操作开始,让新上手的菜鸟们能马上就有一个能调用OCS缓存服务的程序。OCS提供缓存服务,它并不要求我们的程序是哪种语言来写的。我们这里先以Java程序为例,写一个最简单的“Hello World”。(其他编程语言的例子,我们随后附上。)第一步,登录你的阿里云ECS服务器,在上面安装Java JDK和你常用的IDE(比如Eclipse)。一定要记得我们之前说过的,只有在阿里云内网的ECS服务器上,才能访问我们的OCS实例。所以,用家里或是公司的电脑执行下面的代码示例是看不到结果的。 Java JDK和Eclipse都很容易从网上找到下载,比如 http://download.eclipse.org/ 或者 http://www.onlinedown.net/soft/32289.htm 第二步,在把Java开发环境准备好了之后,下载第一个代码示例(Sample-Code-1第三步,在Eclipse里面打开刚下载的OcsSample1.java,我们要根据自己的OCS实例信息修改几个地方。        我们每个人买到的OCS实例的ID都是不重复的,其对应的阿里云内网地址也是独一无二的,这些信息都在OCS控制台上显示出来。我们在同自己的OCS实例建立连接的时候,需要根据这些信息修改OcsSample1.java中的对应地方。         public static void main(String[] args) {                                        final String host = "b2fd2f89f49f11e3.m.cnqdalicm9pub001.ocs.aliyuncs.com"; //控制台上的“内网地址”                   final String port ="11211";       //默认端口 11211,不用改                   final String username = "b2fd2f89f49f11e3"; //控制台上的“访问账号”                   final String password = "my_password"; //邮件或短信中提供的“密码”                   …… …… ……       信息修改完毕,我们可以运行自己的程序了。运行main函数,我们会在Eclipse下面的console窗口看到下面这样的结果(请忽略可能出现的红色INFO调试信息): OCS Sample CodeSet操作完成!Get操作: Open Cache Service,  from www.Aliyun.com     OK,搞定!我们已经成功的连接上了阿里云的OCS并且调用缓存服务成功,就这么简单。-------------------------我们已经成功运行了第一个调用阿里云OCS缓存服务的Sample程序OcsSample1.java,现在我们看看这个程序里都做了什么。                                  …… …… ……                            System.out.println("OCS Sample Code");                                                        //向OCS中存一个key为"ocs"的数据,便于后面验证读取数据,                             //这个数据对应的value是字符串 Open Cache Service,  from www.Aliyun.com                            OperationFuture future = cache.set("ocs", 1000," Open Cache Service,  from www.Aliyun.com");                            //向OCS中存若干个数据,随后可以在OCS控制台监控上看到统计信息                            for(int i=0;i<100;i++){                                String key="key-"+i;                                String value="value-"+i;                                 //执行set操作,向缓存中存数据                                cache.set(key, 1000, value);                            }                             System.out.println("Set操作完成!");                             future.get();  //  确保之前(cache.set())操作已经结束                         //执行get操作,从缓存中读数据,读取key为"ocs"的数据                            System.out.println("Get操作:"+cache.get("ocs"));                            …… …… …… 从这些代码中可以看出: 1. 我们在建立与OCS缓存服务器的连接后,先是向缓存中存(set)了一个“key-value”(键值对)形式的数据,这个数据的key是字符串“ocs”,其对应的value也是字符串;2. 接着我们继续向缓存中存(set)了100个其他简单的“key-value”数据。3. 最后我们进行功能验证。根据之前给定的key,从缓存中获取(get)其对应的value:也就是输入字符串“ocs”,缓存给我们返回value对应的字符串。 以上的步骤中,1与3是相对应的,我们只有先向缓存中set了某个数据,后面才能从缓存中get到这个数据。步骤2中程序向缓存set了100个数据,是为了从另一个方面进行验证。我们回到阿里云OCS控制台,打开“实例详情”页,在“实例监控”的部分点击刷新,会看到其中一些监控项的值已经发生了变化(注:监控信息的刷新可能存在数秒的延迟), 其中的“Key的个数”已经变成了101,也就是说我们程序已经成功地向OCS缓存中存放了101个数据。

唐翰 2019-12-01 23:27:50 0 浏览量 回答数 0

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首先“缓存”Cache这个东西是干什么的,我们应该先有些基本的了解。要是不太明白的可以看看网上的解释:http://baike.baidu.com/view/907.htm 简单讲,阿里云OCS提供的功能就是提供对热点数据的高速访问。在使用OCS之前(或者在使用任何一种缓存服务之前),我们都应该明白关于缓存的这么几点: 缓存里的数据不是持久化保存的,也就是说它像是电脑里的内存,而不像硬盘;我们不能指望OCS里的数据一直保存不丢失。如果你真的需要存储持久化的数据,也许你应该出门左转找阿里云OSS(开发存储服务); 缓存里存的应该是“热点”数据。遵循常常出现的“20-80法则”,通常程序应用中都有一定比例的数据常常被请求访问,这就是所谓的热点数据,OCS正是为这种数据设计存在的。假定我们的程序中有100个数据,每次访问这些数据的概率完全是均匀分布的1/100,那么使用缓存的效果就不会太好,因为这其中不存在热点数据。 数据逐出。我们可以决定哪些数据是热点数据被放到缓存当中,但是如果我们的缓存容量不够大,这些热点数据中某些最近较少被用到的数据还是会被“挤出去”,这种行为叫做数据逐出。如果想减少出现这种情况,我们可以购买更高容量的OCS。 -------------------------         在开始使用之前,关于阿里云OCS,我们还需要知道以下这些事: 阿里云OCS仅支持阿里云内网访问,不支持公网访问。也就是说,我们用办公室或者家里的电脑(都属于公网)是无法连上阿里云OCS的。为什么会这样呢?因为缓存服务的根本目标是要提供低延迟的高速访问,而从公网电脑来连接OCS服务器的场景下,公网的网络环境是不可控的,可能出现延迟很高甚至断连接的情况,这使得缓存服务无法保证“高速、低延迟”的基本特性,所以阿里云OCS是不支持公网直接访问的。如果觉得高延迟的情况对于我们的应用也能接受,那么我们应该去选择阿里云其他的产品(比如OSS开放存储服务),而不应该选择OCS缓存服务。 阿里云OCS需要与ECS(阿里云服务器)配合使用,而且只能与本地区节点的ECS连通。这一点与上一条相关。OCS只能从阿里云内网访问,也就是说我们只能从阿里云ECS上才能访问并使用OCS服务。所以我们在官网购买OCS的时候,会看到提示信息说需要至少有一台ECS才能买OCS。另外,阿里云ECS是分地区节点的,比如北京、杭州、青岛等,我们在购买OCS缓存的时候也要选相应的地区节点。北京的ECS只能访问北京的OCS,而不能访问杭州或青岛的OCS。 阿里云OCS是按购买量收费的,而不是按使用量收费。这点需要提醒新同学们注意,在我们购买了OCS缓存之后,计费就已经开始了,即使我们还没有真正使用缓存。也就是说,我们买了1G的OCS缓存后,即使目前使用量为0,系统也会按照1G的标准来计费。所以我们在购买OCS的时候,要选取适合我们业务数据需要的缓存档位。当然了,阿里云OCS也提供在线升降缓存容量的功能。也就是说,如果我们在使用了一段时间之后,发现购买的OCS缓存不够用了(或者缓存使用量太低),我们可以在线的对已有的OCS实例进行升档(或者降档),而OCS缓存服务不会被中断。 阿里云OCS对于存贮的对象大小是有限制的。缓存通常对其内部存储的数据尺寸是有限制的,阿里云OCS也一样。目前OCS支持存储的数据对象的上限是1,000,000Byte。如果要存的值超过这个限制,我们应该考虑把数据压缩,或从逻辑上分成不同键存储的几个值。 ------------------------- 现在我们开始在阿里云官网上购买OCS实例  http://buy.aliyun.com/ocs  首先我们需要已经有了一台阿里云ECS,否则我们无法在这个页面成功购买OCS。购买的第一步,我们先要确定选择买哪个地区的OCS;这个很重要,如上面所说,如果我们的ECS是属于北京,而我们在这里购买了杭州的OCS,那么这两者是无法配合协同工作的。所以,在购买OCS的时候一定要选择应用服务器ECS所在地区的OCS。下一步是要选择OCS缓存容量。我们要购买多大的缓存,这个取决于我们对自身业务应用中热点数据总量大小的判断。如果一时难以准确判断数据量,也不用担心:我们可以先买一个大致容量的OCS(比如1GB),随后在使用过程中,通过OCS控制台提供的监控功能,我们可以了解到目前OCS缓存的使用量等数据,然后可以自主的调整所需的缓存量,购买更大的缓存(比如升到5GB)或者减少已购的缓存量(比如降到512MB),阿里云会根据我们选择的新配置来调整对应的收费。此外在选择缓存容量的时候,要知道不同容量的缓存档位对应着不同的性能配额,具体来说包括两个指标:吞吐量带宽与每秒请求处理数(QPS)。比如以现在的配额标准,1GB的OCS缓存对应5MB/sec的吞吐量带宽和3000次/sec的请求处理峰值。当我们使用OCS的时候,如果数据量传输的带宽超过了5MB/s, 或者每秒的请求数超过了3000次,都会触发性能配额控制机制,导致某些请求无法返回正常结果。在确定了地区和缓存容量之后,我们就可以直接下单购买OCS了。 ------------------------- 在成功购买OCS之后,我们的联系邮箱和手机都会收到OCS创建成功的通知,里面会包括OCS的实例ID和初始密码(关于密码的用处后面会讲到)。我们现在登录OCS控制台, http://ocs.console.aliyun.com/ 就可以看到已经购买到的OCS实例列表。在列表页面上对应OCS实例的后面点击“管理”,就可以进入该OCS实例的详情页,看到更多的详细信息。 ------------------------- 我们现在已经有了一个OCS缓存实例,现在是时候试玩OCS了。要使用OCS就要写一点程序代码,不过不用担心,我们在这里采用“Happy-Path”的方法,从最简单的操作开始,让新上手的菜鸟们能马上就有一个能调用OCS缓存服务的程序。OCS提供缓存服务,它并不要求我们的程序是哪种语言来写的。我们这里先以Java程序为例,写一个最简单的“Hello World”。(其他编程语言的例子,我们随后附上。)第一步,登录你的阿里云ECS服务器,在上面安装Java JDK和你常用的IDE(比如Eclipse)。一定要记得我们之前说过的,只有在阿里云内网的ECS服务器上,才能访问我们的OCS实例。所以,用家里或是公司的电脑执行下面的代码示例是看不到结果的。 Java JDK和Eclipse都很容易从网上找到下载,比如 http://download.eclipse.org/ 或者 http://www.onlinedown.net/soft/32289.htm 第二步,在把Java开发环境准备好了之后,下载第一个代码示例(Sample-Code-1第三步,在Eclipse里面打开刚下载的OcsSample1.java,我们要根据自己的OCS实例信息修改几个地方。        我们每个人买到的OCS实例的ID都是不重复的,其对应的阿里云内网地址也是独一无二的,这些信息都在OCS控制台上显示出来。我们在同自己的OCS实例建立连接的时候,需要根据这些信息修改OcsSample1.java中的对应地方。         public static void main(String[] args) {                                        final String host = "b2fd2f89f49f11e3.m.cnqdalicm9pub001.ocs.aliyuncs.com"; //控制台上的“内网地址”                   final String port ="11211";       //默认端口 11211,不用改                   final String username = "b2fd2f89f49f11e3"; //控制台上的“访问账号”                   final String password = "my_password"; //邮件或短信中提供的“密码”                   …… …… ……       信息修改完毕,我们可以运行自己的程序了。运行main函数,我们会在Eclipse下面的console窗口看到下面这样的结果(请忽略可能出现的红色INFO调试信息): OCS Sample CodeSet操作完成!Get操作: Open Cache Service,  from www.Aliyun.com     OK,搞定!我们已经成功的连接上了阿里云的OCS并且调用缓存服务成功,就这么简单。-------------------------我们已经成功运行了第一个调用阿里云OCS缓存服务的Sample程序OcsSample1.java,现在我们看看这个程序里都做了什么。                                  …… …… ……                            System.out.println("OCS Sample Code");                                                        //向OCS中存一个key为"ocs"的数据,便于后面验证读取数据,                             //这个数据对应的value是字符串 Open Cache Service,  from www.Aliyun.com                            OperationFuture future = cache.set("ocs", 1000," Open Cache Service,  from www.Aliyun.com");                            //向OCS中存若干个数据,随后可以在OCS控制台监控上看到统计信息                            for(int i=0;i<100;i++){                                String key="key-"+i;                                String value="value-"+i;                                 //执行set操作,向缓存中存数据                                cache.set(key, 1000, value);                            }                             System.out.println("Set操作完成!");                             future.get();  //  确保之前(cache.set())操作已经结束                         //执行get操作,从缓存中读数据,读取key为"ocs"的数据                            System.out.println("Get操作:"+cache.get("ocs"));                            …… …… …… 从这些代码中可以看出: 1. 我们在建立与OCS缓存服务器的连接后,先是向缓存中存(set)了一个“key-value”(键值对)形式的数据,这个数据的key是字符串“ocs”,其对应的value也是字符串;2. 接着我们继续向缓存中存(set)了100个其他简单的“key-value”数据。3. 最后我们进行功能验证。根据之前给定的key,从缓存中获取(get)其对应的value:也就是输入字符串“ocs”,缓存给我们返回value对应的字符串。 以上的步骤中,1与3是相对应的,我们只有先向缓存中set了某个数据,后面才能从缓存中get到这个数据。步骤2中程序向缓存set了100个数据,是为了从另一个方面进行验证。我们回到阿里云OCS控制台,打开“实例详情”页,在“实例监控”的部分点击刷新,会看到其中一些监控项的值已经发生了变化(注:监控信息的刷新可能存在数秒的延迟), 其中的“Key的个数”已经变成了101,也就是说我们程序已经成功地向OCS缓存中存放了101个数据。-------------------------在写下一篇技术贴之前,列一些OCS用户在入门时问到的问题,方便其他刚认识OCS的同学:Question:买了1G的OCS,那就相当于这个1G是专门缓存用的,与ECS服务器的内存没关系是吧~Answer:是的,OCS的缓存容量与您ECS的内存容量是没关系的。Question:OCS 外网测试,怎么连接?有没有外网连接地址哦?Answer:OCS是不能从外网访问的。参照上面的文章。Question:我之前那个OCS可以正常使用,但现在换了一个OCS就不行了,怎么回事?Answer:经核实您的主机是属于杭州节点的,而现在这个OCS是青岛节点的,不同地域之间的产品内网不互通。Question:在设置一个value时,如果指定过期时间为0,会永久保留吗?Answer:指定过期时间为0,OCS就认为此数据不根据过期时间发生淘汰;但是,此数据仍有可能基于LRU被其他数据淘汰,或者由内存清理造成丢失 ,因此不能认为这个value会永久保留。 Question:对OCS的访问是否需要负载均衡? Answer:不需要。对访问请求的负载均衡都是在OCS服务器端来进行的,用户直接使用缓存服务即可,不用考虑负载均衡的事情。 Question:OCS是否会主动关闭闲置的连接? 如果会,请问连接闲置多久会被关闭?Answer:OCS不会主动关闭闲置的用户连接。但是用户的环境如果使用了SLB,则需要参考SLB连接关闭时间。Question:如何设置数据在OCS缓存中的过期时间 ?Answer:关于设置缓存数据的过期时间,可以参考Memcached官方说明: https://code.google.com/p/memcached/wiki/NewCommands An expiration time, in seconds. Can be up to 30 days. After 30 days, is treated as a unix timestamp of an exact date. 翻译过来就是:0~2592000表示从当前时刻算起的时间长度(以秒计算,最长2592000即30天);大于2592000表示UNIX时间戳。 此值设置为0表明此数据不会主动过期。------------------------- 回 12楼(村里一把手) 的帖子 谢谢,要让大家用得好才算数。 -------------------------缓存与数据库相结合使用,是常见的一种应用搭配场景。现在我们再看一个例子,是用OCS搭配MySQL数据库使用。Java示例代码在此(这个示例代码中,大部分与前几个例子类似。因为要与数据库结合,所以程序需要依赖一个JDBC的jar包才能运行。支持MySQL的JDBC jar包在此(在程序中添加MySQL数据库的连接信息:     …… …… ……            // JDBC driver name and database URL    static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";    static final String DB_URL = "jdbc:mysql://xxxxxxx.mysql.rds.aliyuncs.com/testdb"; //MySQL数据库URL        //  Database用户名及密码    static final String DB_USER = "xxxxxx";    static final String DB_PASS = "xxxxxx";            我们设想这样一个场景:我们需要从数据库的tableone表中查找区域不属于北京的记录总数,用SQL表示就是:SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'假定这个表中的数据如下,则这条SQL查询返回的结果就是7:如果这个查询被调用到的频率很高,多个用户反复不断的在数据库中查这个数据,我们就可以把这个查询结果放到OCS缓存中去。看下面的代码片段,我们用for循环模拟用户连续20次在数据库中查询上述SQL语句:              for (int i = 1; i <= 20; i++) {                String sql = "SELECT count(*)  FROM testdb.tableone where region != 'beijing'";                String key ="non-beijing"; //给SQL语句自定义一个key                //在OCS缓存里按key查找               String value =  (String) cache.get(key);                                if (value == null) {                    // 在OCS缓存里没有命中                    // step 1:从My SQL数据库中查询                    //Load MySQL Driver                      Class.forName(JDBC_DRIVER);                     con = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASS);                    ps = con.prepareStatement(sql);                    ResultSet result = ps.executeQuery(sql);                    result.next();                                        value=result.getString(1);                    System.out.println("从MySQL中查询数据.  Key= "+key+" Value="+value);                                       // step 2: 把数据库返回的数据作为value存放到OCS缓存中去                    cache.set(key, EXPIRE_TIME, value);                                    } else {                    // 在OCS缓存里命中                    System.out.println("从OCS中读取数据.     Key= "+key+" Value="+value);                }                            }// end of for在这段代码中我们可以看到,我们给这条SQL语句标记了一个key,当有用户要执行这条SQL的时候,我们首先按照key在OCS缓存中查找:如果没有对应的缓存数据,则连接MySQL数据库执行SQL查询,把结果返回给用户,并把这个查询结果存到OCS缓存中去;如果OCS中已经有了对应的缓存数据,则直接把缓存数据返回给用户。运行结果如下: 从MySQL中查询数据.  Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7从OCS中读取数据.     Key= non-beijing, Value=7…… …… 从结果可以看出,程序第1次是从MySQL数据库当中查询数据,后面的19次都是从OCS缓存中获取key对应的value直接返回。也就是说,OCS降低了程序去连接MySQL数据库执行SQL查询的次数,减轻了对数据库的负载压力。用户对热点数据访问的频率越高,OCS的这种优势就越明显。

唐翰 2019-12-01 23:41:23 0 浏览量 回答数 0

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

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