lzz313的学习轨迹

 列举一下简单的分布式系统可能存在的问题吧：1 很难扩容：如果现在业务发展迅速，3台主机撑不住了，需要加到5台主机，那要如何处理呢？首先要更改分类方法，把用户分成5类，然后重新迁移已经存在的数据。你要在网站上贴个条子，“系统维护中”，然后开始伟大的迁移工程，等到终于迁移完成，发现其实3台也不用了，用户都走光了。2 数据可靠性无法保证：有一天，发现有一台数据库服务器的硬盘坏了。麻烦了，本来网

DDA数据命中的数据流图DDA数据没有命中的数据流图DDA分布式数据访问基于高性能的分布式内存对象缓存系统Memcached和数据异步操作引擎的高性能数据访问组件，实现了内存对象缓存和数据库同时分布式。基

写操作 级别 内容 ZERO Ensure nothing. A write happens asynchronously in background ANY (Requires 0.6) Ensure that the write has been written to at

1. 2PC－Two Phase Commitment Protocol 两阶段提交协议 实现分布式事务的关键就是两阶段提交协议。在此协议中，一个或多个资源管理器的活动均由一个称为事务协调器的单独软件组件来控制。此协议中的五个步骤如下：　　• 应用程序调用事务协调器中的提交方法。　　• 事务协调器将联络事务中涉及的每个资源管理器，并通知它们准备提交事务（这是第一阶段的开始）

Cassandra数据模型译者：陆志忠  原文：http://wiki.apache.org/cassandra/DataModel 介绍Cassandra数据模型是通过四维或五维Hash实现的其基本组成： Cluster：机器（节点）在一个逻辑Cassandra实例。Clusters能够包含多个keyspaces。Keyspace: ColumnFamilie

spymemcached和xmemcached都实现了一致性哈希算法（其实我是照抄的），这里要测试下在使用一致性哈希的情况下，增加节点，看不同散列函数下命中率和数据分布的变化情况，这个测试结果对于spymemcached和xmemcached是一样的，测试场景：从一篇英文小说（《黄金罗盘》前三章）进行单词统计，并将最后的统计结果存储到memcached，以单词为key，以次数为value。单词

 Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store Giuseppe DeCandia, Deniz Hastorun, Madan Jampani, Gunavardhan Kakulapati, Avinash Lakshman, Alex Pilchin, Swaminathan Sivasubramanian, Peter Vossha

 云计算平台是非常巨大的分布式系统，需要处理庞大的处理请求，因此任何小概率事件在此平台中都必然发生。DBMS强调ACID：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性 (Durability)。其中的一致性强调当程序员定义的事务完成时，数据库处于一致的状态，如对于转帐来说，事务完成时必须是A少了多少钱B就多了多少钱。而对于很多互联网应

Dynamo 和 BigtableDynamo是Amazon公司开发的并有详细的论文Bigtable是Google公司开发的且也有详细的实现论文下面将针对两者在存储数据的要求、体系架构、扩容、负载均衡、容错、数据存取及查询等方面进行一些简单的分析比较a. 存储数据的要求两者都是Key-Value形式进行存储Dynamo偏向存储原数据,其所存储的数据是非结构化数据，对va

基本需求可扩展Memcached和DB可以动态添加，不需要修改程序和重启任何服务可监控系统可以监控集群中某个节点是否异常，资源占用情况，缓存命中率如何,系统当前压力，且当压力到达一个阀值时提供异常报警机制，有详细的错误日志，便于排查问题