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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(kù)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(xiě)請(qǐng)求涌向數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，磁盤(pán)的處理速度與內(nèi)存顯然不在一個(gè)量級(jí)，因此，在數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)的壓力。作為傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數(shù)據(jù)類(lèi)型、強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)查詢(xún)、where語(yǔ)句等，能夠非常客易地建立查詢(xún)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(chǔ)過(guò)程、函數(shù)等功能，產(chǎn)品成熟度高，功能強(qiáng)大。但是，對(duì)于需要應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)并且存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，出于對(duì)性能的考慮，不得不放棄很多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)原本強(qiáng)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(jì)和管理變得更為復(fù)雜。這也使得在過(guò)去幾年中，流行著另一種新的存儲(chǔ)解決方案——NoSQL，它與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)最大的差別在于，它不使用SQL作為查詢(xún)語(yǔ)言來(lái)查找數(shù)據(jù)，而采用key-value形式進(jìn)行查找，提供了更高的查詢(xún)效率及吞吐，并且能夠更加方便地進(jìn)行擴(kuò)展，存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，在數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分區(qū)，自動(dòng)進(jìn)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(duì)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(shí)，分布式消息隊(duì)列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個(gè)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(gè)非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對(duì)于全文檢索、模糊匹配的需求，解決數(shù)據(jù)庫(kù)like查詢(xún)效率低下的問(wèn)題，又能夠解決分布式環(huán)境下，由于采用分庫(kù)分表，或者使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)或者進(jìn)行復(fù)雜查詢(xún)的問(wèn)題。
redis是什么類(lèi)型的nosql數(shù)據(jù)庫(kù)
內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，也叫緩存，可以存儲(chǔ)訪問(wèn)頻次很高的數(shù)據(jù)
redis是一個(gè)nosql(not only sql不僅僅只有sql)數(shù)據(jù)庫(kù)，翻譯成中文叫做非關(guān)系型型數(shù)據(jù)庫(kù)
nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四種類(lèi)型
nosql數(shù)據(jù)庫(kù)的四種類(lèi)型如下：
1.key-value鍵值存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):
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(fù)載訪問(wèn),也用于系統(tǒng)日志。
優(yōu)點(diǎn):查找速度快,大量操作時(shí)性能高。
2.列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù):
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(chǔ)存與管理。
優(yōu)點(diǎn):查找速度快,可擴(kuò)展性強(qiáng),容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展。
缺點(diǎn):功能相對(duì)局限。
3.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)
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(lèi)似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。
缺點(diǎn):查詢(xún)效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢(xún)語(yǔ)言。
4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫(kù)
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(chǎng)合, 專(zhuān)注構(gòu)建關(guān)系圖譜。
優(yōu)點(diǎn): 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(diǎn): 復(fù)雜度高。
為什么說(shuō)緩存相當(dāng)于一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)
臨時(shí)存儲(chǔ)的地方，其實(shí)說(shuō)白了，一個(gè)txt文本也能相當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。
什么是數(shù)據(jù)庫(kù)，就是可以存儲(chǔ)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(rèn)。它存了東西，就可以被定義成數(shù)據(jù)庫(kù)
所以，緩存相當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)
可以理解。
CC攻擊的防御辦法？
對(duì)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(kuò)展和水平擴(kuò)容
資金允許的情況下，這是最簡(jiǎn)單的一種方法，本質(zhì)上講，這個(gè)方法并不是針對(duì)CC攻擊的，而是提升服務(wù)本身處理并發(fā)的能力，但確實(shí)提升了對(duì)CC攻擊的承載能力。垂直擴(kuò)展：是指增加每臺(tái)服務(wù)器的硬件能力，如升級(jí)CPU、增加內(nèi)存、升級(jí)SSD固態(tài)硬盤(pán)等。水平擴(kuò)容：是指通過(guò)增加提供服務(wù)的服務(wù)器來(lái)提升承載力。上述擴(kuò)展和擴(kuò)容可以在服務(wù)的各個(gè)層級(jí)進(jìn)行，包括：應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和緩存服務(wù)器等等。
2、數(shù)據(jù)緩存
對(duì)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(kù)中檢索出，或通過(guò)計(jì)算得出后，最好將其放在緩存中，后續(xù)請(qǐng)求均可直接從緩存中取得數(shù)據(jù)，減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索壓力和應(yīng)用服務(wù)器的計(jì)算壓力，并且能夠快速返回結(jié)果并釋放進(jìn)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(dú)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(pán)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(yè)面靜態(tài)化
與數(shù)據(jù)緩存一樣，頁(yè)面數(shù)據(jù)本質(zhì)上也屬于數(shù)據(jù)，常見(jiàn)的手段是生成靜態(tài)化的html頁(yè)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(diǎn)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(jì)算壓力，快速響應(yīng)結(jié)果并釋放連接進(jìn)程。
4、用戶級(jí)別的調(diào)用頻率限制
不管服務(wù)是有登陸態(tài)還是沒(méi)登陸態(tài)，基于session等方式都可以為客戶端分配唯一的識(shí)別ID，服務(wù)端可以將sid存到緩存中。當(dāng)客戶端請(qǐng)求服務(wù)時(shí)，如果沒(méi)有帶SID，則由服務(wù)端快速分配一個(gè)并返回?？梢缘脑挘敬握?qǐng)求可以不返回?cái)?shù)據(jù)，或者將分配SID獨(dú)立出業(yè)務(wù)服務(wù)。當(dāng)客戶端請(qǐng)求時(shí)帶了合法SID，便可以依據(jù)SID對(duì)客戶端進(jìn)行頻率限制。而對(duì)于SID非法的請(qǐng)求，則直接拒絕服務(wù)。相比根據(jù)IP進(jìn)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(fù)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(wèn)穿透到應(yīng)用服務(wù)器上，造成應(yīng)用服務(wù)器壓力。
新聞標(biāo)題：nosql和緩存,nos數(shù)據(jù)緩存
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