90%的人没用过的超读写能力、低延迟和高吞吐量的一款NoSQL

1、先来了解一下Aerospike

Aerospike支持T级别的大数据存储，并且能够处理高并发的数据访问，读写操作达到微妙级别，99%的响应可以在1毫秒内完成 。Aerospike 的架构设计允许它直接访问SSD的原始块，优化了数据的读取速度，同时支持二级索引和客户端聚合，提供了类似SQL的查询语言（AQL），这使得它在某些方面比其他NoSQL数据库更具优势。

Aerospike 的应用场景主要集中在对容量要求较大且QPS相对较低的场景，例如互联网广告行业。在个性化推荐广告应用中，Aerospike 可以存储推荐引擎的结果，供广告投放引擎实时获取 。此外，Aerospike 也适用于实时竞价广告应用，其中用户画像数据存储在Aerospike中，以支持DSP（需求方平台）进行实时竞价。

Aerospike 与 Redis相比，具有多线程处理能力，支持自动分片，并且可以动态增加数据卷和吞吐量，而无需停机。Aerospike 支持数据在内存中存储索引，在HDD、SSD中保存数据，也可以在内存中存储全部数据，这提供了更多的灵活性。

Aerospike 的架构分为三个层次：Client层、Distribution层和Data层。Client层是智能客户端，支持多种编程语言，能够感知数据存储位置的变化。Distribution层负责数据的平衡分布、备份、容错和同步。Data层负责数据存储，采用弱语法的key-value数据库模式，支持主索引和二级索引。

在多站点集群方面，Aerospike 支持跨多个数据中心的部署，具备机架感知和强大的即时数据一致性功能。它能够自动维护集群状态和数据存储位置信息，快速克服各种故障，如节点丢失或数据中心故障 。Aerospike 的多站点集群可以配置为最多两个数据中心维护两个数据副本，或至少三个数据中心维护三个数据副本，从而提高可用性和故障转移的自动化程度。

Aerospike 的数据模型包括Namespaces、Sets和Records，其中Namespaces是数据存储的最高层级，Sets是逻辑分区，Records包含key、Bins和Metadata。Aerospike 支持灵活的数据模式，并且支持满足ACID特性的事务。

2、Aerospike 轻松上手

下面是Aerospike的入门教程，包括详细的操作步骤示例。

下载安装 Aerospike

Aerospike数据库的下载和安装过程可以根据不同操作系统进行。以下是针对Linux和Ubuntu系统的安装指南：

Linux系统安装Aerospike：

1. 下载Aerospike软件包：从Aerospike的官方网站下载适合您Linux发行版的安装包，包括.rpm和.deb格式 （网址敏感，自行在度娘搜索）。
2. 提取软件包内容：下载后，使用tar命令提取软件包内容。
3. 安装Aerospike服务器和工具：进入包含安装文件的目录，运行sudo ./asinstall脚本来安装服务器和命令行工具 aerospike-tools 。

验证并测试一下

在Linux系统下验证Aerospike是否安装成功，您可以按照以下步骤进行：

1. 检查服务状态：使用systemctl命令来检查Aerospike服务的状态。

shell

代码解读

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systemctl status aerospike

如果服务正在运行，您应该会看到active (running)的状态信息。

1. 列出已安装的Aerospike包：使用包管理器列出已安装的Aerospike软件包。

• 对于基于RPM的系统（如CentOS），使用yum或rpm：

shell

代码解读

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yum list installed | grep aerospike

或者

shell

代码解读

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rpm -qa | grep aerospike

• 对于基于Deb的系统（如Ubuntu），使用dpkg：

shell

代码解读

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dpkg -l | grep aerospike

1. 使用asinfo工具：asinfo是Aerospike提供的一个命令行工具，可以用来获取服务器状态和统计信息。

shell

代码解读

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asinfo -v STATUS

如果返回OK，则表示服务正在运行。

1. 使用asadm工具：asadm是另一个Aerospike的管理工具，可以用来执行各种管理任务。

shell

代码解读

复制代码

asadm

进入asadm之后，您可以使用它来检查集群状态或执行其他命令。

1. 检查日志文件：查看Aerospike的日志文件，确认是否有错误信息或启动日志。

shell

代码解读

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cat /var/log/aerospike/aerospike.log

1. 尝试连接到Aerospike实例：使用Aerospike客户端连接到服务器，尝试执行一些基本操作，如键值对的读写。

在Java项目中添加Aerospike依赖，打开pom.xml文件，并添加以下依赖代码：

xml

代码解读

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<dependencies> <!-- 其他依赖 --> <!-- Aerospike client dependency --> <dependency> <groupId>com.aerospike</groupId> <artifactId>aerospike-client</artifactId> <version>5.0.0</version> <!-- 请使用适合您项目的最新版本 --> </dependency> <!-- 其他依赖 --> </dependencies>

来一段测试代码使用一下：

java

代码解读

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// 示例Java代码片段 import com.aerospike.client.AerospikeClient; import com.aerospike.client.Host; import com.aerospike.client.Info; // 创建客户端实例 AerospikeClient client = new AerospikeClient(new Host("192.168.1.100", 3000)); // 检查节点信息 Node[] nodes = client.getNodes(); for (Node node : nodes) { System.out.println(Info.request(node, "node")); } // 关闭客户端连接 client.close();

如果以上步骤都顺利完成，并且没有发现错误信息，那么可以认为Aerospike已经成功安装并运行在你的Linux系统上，大功告成。

3、模拟广告业务场景案例

好的，让我们模拟一个广告业务场景，其中我们需要存储和检索广告点击数据。我们将使用Java来实现这个案例。

场景描述

假设我们有一个在线广告系统，需要记录用户的每次广告点击。每条点击记录包括以下信息：

• 用户ID（user_id）
• 广告ID（ad_id）
• 点击时间（click_time）

我们将使用Aerospike来存储这些点击数据，并能够查询特定用户的点击记录。

步骤1：初始化Aerospike客户端

首先，我们需要初始化Aerospike客户端。

java

代码解读

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import com.aerospike.client.AerospikeClient; import com.aerospike.client.Host; import com.aerospike.client.Info; import com.aerospike.client.Key; import com.aerospike.client.Bin; import com.aerospike.client.policy.ClientPolicy; import com.aerospike.client.policy.WritePolicy; public class AdClickSimulator { static { // 初始化Aerospike客户端 Host[] hosts = new Host[]{new Host("192.168.1.100", 3000)}; ClientPolicy policy = new ClientPolicy(); AerospikeClient client = new AerospikeClient(policy, hosts); } // 其他方法将在这里定义 }

步骤2：定义写入点击数据的方法

接下来，我们定义一个方法来模拟写入点击数据。

java

代码解读

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import com.aerospike.client.WritePolicy; import java.util.Date; public class AdClickSimulator { // ... 客户端初始化代码 ... public void simulateAdClick(String user_id, String ad_id, long click_time) { // 定义写策略 WritePolicy writePolicy = new WritePolicy(); // 定义键 Key key = new Key("ad_clicks", "user_" + user_id, ad_id); // 定义要写入的bins Bin bin_user_id = new Bin("user_id", user_id); Bin bin_click_time = new Bin("click_time", click_time); // 写入点击数据 client.put(writePolicy, key, bin_user_id, bin_click_time); } }

步骤3：定义查询点击数据的方法

然后，我们定义一个方法来查询特定用户的点击记录。

java

代码解读

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import com.aerospike.client.Record; import com.aerospike.client.query.Statement; public class AdClickSimulator { // ... 客户端初始化和写入点击数据的方法 ... public void queryUserClicks(String user_id) { // 定义查询语句 Statement statement = new Statement(); statement.setNamespace("ad_clicks"); statement.setName("user_" + user_id); // 执行查询 com.aerospike.client.RecordSet rs = client.query(null, statement); // 打印查询结果 while (rs.next()) { Record record = rs.getRecord(); System.out.println("Ad ID: " + record.getKey().getObject() + ", User ID: " + record.getValue("user_id") + ", Click Time: " + new Date((Long)record.getValue("click_time"))); } rs.close(); } }

步骤4：模拟广告点击

最后，我们编写一个main方法来模拟广告点击并查询结果。

java

代码解读

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public class AdClickSimulator { // ... 其他方法 ... public static void main(String[] args) { AdClickSimulator simulator = new AdClickSimulator(); // 模拟用户点击广告 simulator.simulateAdClick("vin1", "ad1001", System.currentTimeMillis()); simulator.simulateAdClick("vin1", "ad1002", System.currentTimeMillis() + 1000); simulator.simulateAdClick("vin2", "ad1003", System.currentTimeMillis() + 2000); // 查询特定用户的点击记录 simulator.queryUserClicks("user1"); } }

注意哈，以上示例的前置条件是已经配置了Aerospike服务器，并且ad_clicks这个namespace和set已经存在。你只需要根据实际环境调整主机地址、端口和其他配置即可。

发现没有，这个示例没有处理异常和错误情况，下面是优化过后的代码如下。

以下是对之前示例的改进，增加了异常处理：

java

代码解读

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import com.aerospike.client.*; import com.aerospike.client.policy.ClientPolicy; import com.aerospike.client.policy.WritePolicy; import java.util.Date; public class AdClickSimulator { private AerospikeClient client; public AdClickSimulator() { // 初始化Aerospike客户端 Host[] hosts = new Host[]{new Host("192.168.1.100", 3000)}; ClientPolicy policy = new ClientPolicy(); this.client = new AerospikeClient(policy, hosts); } public void simulateAdClick(String user_id, String ad_id, long click_time) { try { // 定义写策略 WritePolicy writePolicy = new WritePolicy(); // 定义键 Key key = new Key("ad_clicks", "user_" + user_id, ad_id); // 定义要写入的bins Bin bin_user_id = new Bin("user_id", user_id); Bin bin_click_time = new Bin("click_time", click_time); // 写入点击数据 client.put(writePolicy, key, bin_user_id, bin_click_time); System.out.println("Click data written successfully for user: " + user_id); } catch (AerospikeException e) { System.err.println("Error writing click data: " + e.getMessage()); } } public void queryUserClicks(String user_id) { try { // 定义查询语句 Statement statement = new Statement(); statement.setNamespace("ad_clicks"); statement.setName("user_" + user_id); // 执行查询 RecordSet rs = client.query(null, statement); // 打印查询结果 while (rs.next()) { Record record = rs.getRecord(); System.out.println("Ad ID: " + record.getKey().getObject() + ", User ID: " + record.getValue("user_id") + ", Click Time: " + new Date((Long) record.getValue("click_time"))); } rs.close(); } catch (AerospikeException e) { System.err.println("Error querying user clicks: " + e.getMessage()); } catch (Exception e) { System.err.println("An unexpected error occurred: " + e.getMessage()); } } public static void main(String[] args) { AdClickSimulator simulator = new AdClickSimulator(); try { // 模拟用户点击广告 simulator.simulateAdClick("vin1", "ad1001", System.currentTimeMillis()); simulator.simulateAdClick("vin1", "ad1002", System.currentTimeMillis() + 1000); simulator.simulateAdClick("vin2", "ad1003", System.currentTimeMillis() + 2000); // 查询特定用户的点击记录 simulator.queryUserClicks("user1"); } catch (Exception e) { System.err.println("An unexpected error occurred in the main simulation: " + e.getMessage()); } finally { // 关闭客户端连接 if (simulator.client != null) { simulator.client.close(); } } } }

异常处理说明：

1. 写入点击数据 (simulateAdClick): 我们捕获了AerospikeException，这是Aerospike客户端用来表示与服务器通信时发生错误的异常。

2. 查询点击数据 (queryUserClicks): 同样捕获了AerospikeException。此外，我们还捕获了一个通用的Exception来处理可能发生的任何其他异常。

3. 主方法 (main): 在这里，我们捕获了可能在模拟过程中发生的任何异常，并在finally块中确保无论发生什么异常，客户端连接都会被关闭。

4、最后

在选择Aerospike时，需要考虑其性能、数据存储、持久化、数据同步、数据分片和集群管理等方面与Redis和Memcached等其他解决方案的对比。Aerospike 的高性能读写能力、自动集群管理和监控功能使其成为处理大规模数据和实时应用的理想选择。