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keyvalue緩存

發布時間: 2022-06-24 03:44:11

㈠ 常用的緩存技術

第一章 常用的緩存技術
1、常見的兩種緩存

本地緩存:不需要序列化,速度快,緩存的數量與大小受限於本機內存
分布式緩存:需要序列化,速度相較於本地緩存較慢,但是理論上緩存的數量與大小無限(因為緩存機器可以不斷擴展)
2、本地緩存

Google guava cache:當下最好用的本地緩存
Ehcache:spring默認集成的一個緩存,以spring cache的底層緩存實現類形式去操作緩存的話,非常方便,但是欠缺靈活,如果想要靈活使用,還是要單獨使用Ehcache
Oscache:最經典簡單的頁面緩存
3、分布式緩存

memcached:分布式緩存的標配
Redis:新一代的分布式緩存,有替代memcached的趨勢
3.1、memcached

經典的一致性hash演算法
基於slab的內存模型有效防止內存碎片的產生(但同時也需要估計好啟動參數,否則會浪費很多的內存)
集群中機器之間互不通信(相較於Jboss cache等集群中機器之間的相互通信的緩存,速度更快<--因為少了同步更新緩存的開銷,且更適合於大型分布式系統中使用)
使用方便(這一點是相較於Redis在構建客戶端的時候而言的,盡管redis的使用也不困難)
很專一(專做緩存,這一點也是相較於Redis而言的)
3.2、Redis

可以存儲復雜的數據結構(5種)
strings-->即簡單的key-value,就是memcached可以存儲的唯一的一種形式,接下來的四種是memcached不能直接存儲的四種格式(當然理論上可以先將下面的一些數據結構中的東西封裝成對象,然後存入memcached,但是不推薦將大對象存入memcached,因為memcached的單一value的最大存儲為1M,可能即使採用了壓縮演算法也不夠,即使夠,可能存取的效率也不高,而redis的value最大為1G)
hashs-->看做hashTable
lists-->看做LinkedList
sets-->看做hashSet,事實上底層是一個hashTable
sorted sets-->底層是一個skipList
有兩種方式可以對緩存數據進行持久化
RDB
AOF
事件調度
發布訂閱等
4、集成緩存

專指spring cache,spring cache自己繼承了ehcache作為了緩存的實現類,我們也可以使用guava cache、memcached、redis自己來實現spring cache的底層。當然,spring cache可以根據實現類來將緩存存在本地還是存在遠程機器上。

5、頁面緩存

在使用jsp的時候,我們會將一些復雜的頁面使用Oscache進行頁面緩存,使用非常簡單,就是幾個標簽的事兒;但是,現在一般的企業,前台都會使用velocity、freemaker這兩種模板引擎,本身速度就已經很快了,頁面緩存使用的也就很少了。

總結:

在實際生產中,我們通常會使用guava cache做本地緩存+redis做分布式緩存+spring cache就集成緩存(底層使用redis來實現)的形式
guava cache使用在更快的獲取緩存數據,同時緩存的數據量並不大的情況
spring cache集成緩存是為了簡單便捷的去使用緩存(以註解的方式即可),使用redis做其實現類是為了可以存更多的數據在機器上
redis緩存單獨使用是為了彌補spring cache集成緩存的不靈活
就我個人而言,如果需要使用分布式緩存,那麼首先redis是必選的,因為在實際開發中,我們會緩存各種各樣的數據類型,在使用了redis的同時,memcached就完全可以舍棄了,但是現在還有很多公司在同時使用memcached和redis兩種緩存。

㈡ 哪些數據能緩存memcached

memcached
是流行的key/value緩存軟體。就是說緩存的內容是以key/value對的形式緩存的。只要值可以被序列化且大小不超過系統限制均可緩存。一般用來緩存代碼表,頻繁使用的查詢結果等。

㈢ 什麼是key value 存儲

key是關鍵字、value是值。

key-value分布式存儲系統查詢速度快、存放數據量大、支持高並發,非常適合通過主鍵進行查詢,但不能進行復雜的條件查詢。

Key-value資料庫是一種以鍵值對存儲數據的一種資料庫,類似Java中的map。可以將整個資料庫理解為一個大的map,每個鍵都會對應一個唯一的值

(3)keyvalue緩存擴展閱讀:

由於key-value的鍵值對特性,被廣泛應用鍵值對資料庫中,如redis、memchaced,查詢速度快、存放數據量大、支持高並發,非常適合通過主鍵進行查詢,但不能進行復雜的條件查詢。

key-value型內存資料庫還具有以下特性:

1、亞毫秒級延時。

2、語法簡單,易用性強。

3、支持集群方式水平擴展。

4、支持哈希、列表、集合、有序集合等復雜的數據結構。有更多的應用場景

㈣ nosql資料庫是什麼 具有代表性以key-value的形式存儲的

什麼是NoSQL
大家有沒有聽說過「NoSQL」呢?近年,這個詞極受關注。看到「NoSQL」這個詞,大家可能會誤以為是「No!SQL」的縮寫,並深感憤怒:「SQL怎麼會沒有必要了呢?」但實際上,它是「Not Only SQL」的縮寫。它的意義是:適用關系型資料庫的時候就使用關系型資料庫,不適用的時候也沒有必要非使用關系型資料庫不可,可以考慮使用更加合適的數據存儲。
為彌補關系型資料庫的不足,各種各樣的NoSQL資料庫應運而生。
為了更好地了解本書所介紹的NoSQL資料庫,對關系型資料庫的理解是必不可少的。那麼,就讓我們先來看一看關系型資料庫的歷史、分類和特徵吧。
關系型資料庫簡史
1969年,埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發表了劃時代的論文,首次提出了關系數據模型的概念。但可惜的是,刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內部刊物,因此論文反響平平。1970年,他再次在刊物《Communication of the ACM》上發表了題為「A Relational Model of Data for Large Shared Data banks」(大型共享資料庫的關系模型)的論文,終於引起了大家的關注。
科德所提出的關系數據模型的概念成為了現今關系型資料庫的基礎。當時的關系型資料庫由於硬體性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應用。但之後隨著硬體性能的提升,加之使用簡單、性能優越等優點,關系型資料庫得到了廣泛的應用。
通用性及高性能
雖然本書是講解NoSQL資料庫的,但有一個重要的大前提,請大家一定不要誤解。這個大前提就是「關系型資料庫的性能絕對不低,它具有非常好的通用性和非常高的性能」。毫無疑問,對於絕大多數的應用來說它都是最有效的解決方案。
突出的優勢
關系型資料庫作為應用廣泛的通用型資料庫,它的突出優勢主要有以下幾點:
保持數據的一致性(事務處理)
由於以標准化為前提,數據更新的開銷很小(相同的欄位基本上都只有一處)
可以進行JOIN等復雜查詢
存在很多實際成果和專業技術信息(成熟的技術)
這其中,能夠保持數據的一致性是關系型資料庫的最大優勢。在需要嚴格保證數據一致性和處理完整性的情況下,用關系型資料庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN,對上述關系型資料庫的優點也沒有什麼特別需要,這時似乎也就沒有必要拘泥於關系型資料庫了。
關系型資料庫的不足
不擅長的處理
就像之前提到的那樣,關系型資料庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的資料庫,並不能完全適應所有的用途。具體來說它並不擅長以下處理:
大量數據的寫入處理
為有數據更新的表做索引或表結構(schema)變更
欄位不固定時應用
對簡單查詢需要快速返回結果的處理
。。。。。。
NoSQL資料庫
為了彌補關系型資料庫的不足(特別是最近幾年),NoSQL資料庫出現了。關系型資料庫應用廣泛,能進行事務處理和JOIN等復雜處理。相對地,NoSQL資料庫只應用在特定領域,基本上不進行復雜的處理,但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型資料庫的不足之處。
易於數據的分散
如前所述,關系型資料庫並不擅長大量數據的寫入處理。原本關系型資料庫就是以JOIN為前提的,就是說,各個數據之間存在關聯是關系型資料庫得名的主要原因。為了進行JOIN處理,關系型資料庫不得不把數據存儲在同一個伺服器內,這不利於數據的分散。相反,NoSQL資料庫原本就不支持JOIN處理,各個數據都是獨立設計的,很容易把數據分散到多個伺服器上。由於數據被分散到了多個伺服器上,減少了每個伺服器上的數據量,即使要進行大量數據的寫入操作,處理起來也更加容易。同理,數據的讀入操作當然也同樣容易。
提升性能和增大規模
下面說一點題外話,如果想要使伺服器能夠輕松地處理更大量的數據,那麼只有兩個選擇:一是提升性能,二是增大規模。下面我們來整理一下這兩者的不同。
首先,提升性能指的就是通過提升現行伺服器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法,程序方面也不需要進行變更,但需要一些費用。若要購買性能翻倍的伺服器,需要花費的資金往往不只是原來的2倍,可能需要多達5到10倍。這種方法雖然簡單,但是成本較高。
另一方面,增大規模指的是使用多台廉價的伺服器來提高處理能力。它需要對程序進行變更,但由於使用廉價的伺服器,可以控製成本。另外,以後只要依葫蘆畫瓢增加廉價伺服器的數量就可以了。
不對大量數據進行處理的話就沒有使用的必要嗎?
NoSQL資料庫基本上來說為了「使大量數據的寫入處理更加容易(讓增加伺服器數量更容易)」而設計的。但如果不是對大量數據進行操作的話,NoSQL資料庫的應用就沒有意義嗎?
答案是否定的。的確,它在處理大量數據方面很有優勢。但實際上NoSQL資料庫還有各種各樣的特點,如果能夠恰當地利用這些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進行介紹,這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。
希望順暢地對數據進行緩存(Cache)處理
希望對數組類型的數據進行高速處理
希望進行全部保存
多樣的NoSQL資料庫
NoSQL資料庫存在著「key-value存儲」、「文檔型資料庫」、「列存儲資料庫」等各種各樣的種類,每種資料庫又包含各自的特點。下一節讓我們一起來了解一下NoSQL資料庫的種類和特點。
NoSQL資料庫是什麼
NoSQL說起來簡單,但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候,到NoSQL的官方網站上確認了一下,竟然已經有122種了。另外官方網站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形資料庫和對象資料庫等各個類別。不知不覺間,原來已經出現了這么多的NoSQL資料庫啊。
本節將為大家介紹具有代表性的NoSQL資料庫。
key-value存儲
這是最常見的NoSQL資料庫,它的數據是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非常快,但是基本上只能通過key的完全一致查詢獲取數據。根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具三種。
臨時性
memcached屬於這種類型。所謂臨時性就是 「數據有可能丟失」的意思。memcached把所有數據都保存在內存中,這樣保存和讀取的速度非常快,但是當memcached停止的時候,數據就不存在了。由於數據保存在內存中,所以無法操作超出內存容量的數據(舊數據會丟失)。
在內存中保存數據
可以進行非常快速的保存和讀取處理
數據有可能丟失
永久性
Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬於這種類型。和臨時性相反,所謂永久性就是「數據不會丟失」的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內存中保存數據,而是把數據保存在硬碟上。與memcached在內存中處理數據比起來,由於必然要發生對硬碟的IO操作,所以性能上還是有差距的。但數據不會丟失是它最大的優勢。
在硬碟上保存數據
可以進行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)
數據不會丟失
兩者兼具
Redis屬於這種類型。Redis有些特殊,臨時性和永久性兼具,且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優點。Redis首先把數據保存到內存中,在滿足特定條件(默認是15分鍾一次以上,5分鍾內10個以上,1分鍾內10000個以上的key發生變更)的時候將數據寫入到硬碟中。這樣既確保了內存中數據的處理速度,又可以通過寫入硬碟來保證數據的永久性。這種類型的資料庫特別適合於處理數組類型的數據。
同時在內存和硬碟上保存數據
可以進行非常快速的保存和讀取處理
保存在硬碟上的數據不會消失(可以恢復)
適合於處理數組類型的數據
面向文檔的資料庫
MongoDB、CouchDB屬於這種類型。它們屬於NoSQL資料庫,但與key-value存儲相異。
不定義表結構
面向文檔的資料庫具有以下特徵:即使不定義表結構,也可以像定義了表結構一樣使用。關系型資料庫在變更表結構時比較費事,而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL資料庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的),確實是方便快捷。
可以使用復雜的查詢條件
跟key-value存儲不同的是,面向文檔的資料庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據。雖然不具備事務處理和JOIN這些關系型資料庫所具有的處理能力,但除此以外的其他處理基本上都能實現。這是非常容易使用的NoSQL資料庫。
不需要定義表結構
可以利用復雜的查詢條件
面向列的資料庫
Cassandra、Hbase、HyperTable屬於這種類型。由於近年來數據量出現爆發性增長,這種類型的NoSQL資料庫尤其引人注目。
面向行的資料庫和面向列的資料庫
普通的關系型資料庫都是以行為單位來存儲數據的,擅長進行以行為單位的讀入處理,比如特定條件數據的獲取。因此,關系型資料庫也被稱為面向行的資料庫。相反,面向列的資料庫是以列為單位來存儲數據的,擅長以列為單位讀入數據。
高擴展性
面向列的資料庫具有高擴展性,即使數據增加也不會降低相應的處理速度(特別是寫入速度),所以它主要應用於需要處理大量數據的情況。另外,利用面向列的資料庫的優勢,把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由於面向列的資料庫跟現行資料庫存儲的思維方式有很大不同,應用起來十分困難。
高擴展性(特別是寫入處理)
應用十分困難
最近,像Twitter和Facebook這樣需要對大量數據進行更新和查詢的網路服務不斷增加,面向列的資料庫的優勢對其中一些服務是非常有用的,但是由於這與本書所要介紹的內容關系不大,就不進行詳細介紹了。
總結:
NoSQL並不是No-SQL,而是指Not Only SQL。
NoSQL的出現是為了彌補SQL資料庫因為事務等機制帶來的對海量數據、高並發請求的處理的性能上的欠缺。
NoSQL不是為了替代SQL而出現的,它是一種替補方案,而不是解決方案的首選。
絕大多數的NoSQL產品都是基於大內存和高性能隨機讀寫的(比如具有更高性能的固態硬碟陣列),一般的小型企業在選擇NoSQL時一定要慎重!不要為了NoSQL而NoSQL,可能會導致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。
NoSQL不是萬能的,但在大型項目中,你往往需要它!

㈤ 什麼是key-value資料庫,什麼場景要用它

首先NoSQL包括了很多類型,不過就你在問題中提到的KVDB似乎並不完全適合你的應用場景,如果你硬要用也沒什麼不可以,只不過把簡單的事情搞復雜了。
單一的key-value型資料庫,比較適用於索引輸出加速(比如搜索結果的輸出),隨機數據多處復用(比如SNS消息發送,內容就存在緩存里,只需要發送id就行了),或者簡單的數據共享(比如session信息,或者配置信息)等等。
像你這種單點對單點的用KV型資料庫並不能完全解決問題,因為它只能存儲隨機數據,數據之間沒有順序關系,所以你還得配合關系型資料庫做索引,不過我建議你先完全用mysql實現一個版本,把流程走通,然後在按情況將存儲換為更加強大的redis或者mongodb都可以。

㈥ 如何設計一個key value緩存系統

二級緩存是CPU性能的體現,像以前的P4的CPU,二級緩存都為1M,現在雙核心的為2M,之所有INTEL的CPU比AMD的CPU在制圖,處理數據方面快得多的原因也正在此,AMD的二級緩存基本上只有INTEL的一半。二級緩存是在和內存之間讀取數據的時候體現的,如果二級緩存不夠,那大量的數據就會堆積在內存里進行運算,所以速度就會大大降低,相反,如果二級緩存夠大,進入內存運算的數據就會相對的減少,所以二級緩存很重要,也是CPU的性能優越的指標。

㈦ key-value 資料庫 有哪些

key-value資料庫是一個高性能的內存對象緩存系統,用於動態Web應用以減輕資料庫負載,不存在關系型資料庫。它通過在內存中緩存數據和對象來減少讀取資料庫的次數,從而提高動態、資料庫驅動網站的速度。

㈧ android有哪幾種緩存方式,優缺點是什麼

二級緩存工作機制。

1.所謂二級緩存實際上並不復雜,當Android端需要獲得數據時比如獲取網路中的圖片,我們首先從內存中查找(按鍵查找),內存中沒有的再從磁碟文件或sqlite中去查找,若磁碟中也沒有才通過網路獲取。

2.當獲得來自網路的數據,就以key-value對的方式先緩存到內存(一級緩存),同時緩存到文件或sqlite中(二級緩存)。注意:內存緩存會造成堆內存泄露,所有一級緩存通常要嚴格控制緩存的大小,一般控制在系統內存的1/4。

3.網路中的數據是變化的,數據一旦放入緩存中,再取該數據就是從緩存中獲得,這樣豈不是不能體現數據的變化?在緩存數據時會設置有效時間,比如說30分鍾,若超過這個時間數據就失效並釋放空間,然後重新請求網路中的數據。

㈨ 分布式緩存是什麼

分布式緩存主要用於在高並發環境下,減輕資料庫的壓力,提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時,磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級,因此,在資料庫之前加一層緩存,能夠顯著提高系統的響應速度,並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫,MySQL提供完整的ACID操作,支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等,能夠非常客易地建立查詢索引,執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作,並且支持存儲過程、函數等功能,產品成熟度高,功能強大。但是,對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說,出於對性能的考慮,不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能,犧牲了系統的易用性,並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。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,它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於,它不使用SQL作為查詢語言來查找數據,而採用key-value形式進行查找,提供了更高的查詢效率及吞吐,並且能夠更加方便地進行擴展,存儲海量數據,在數千個節點上進行分區,自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中,消息作為應用間通信的一種方式,得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中,直到被接收者取出,由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應,消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度,提升了分布式系統協作的效率,使得系統能夠更快地響應用戶,提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時,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,避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色,它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求,解決資料庫like查詢效率低下的問題,又能夠解決分布式環境下,由於採用分庫分表,或者使用NoSQL資料庫,導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。

㈩ redis怎麼清除key值前幾個字元相同的緩存

批量刪除Redis下特定pattern的keys:
可以使用linux的xargs來做到,如:
*/redis-cli
keys
"prefix*"
如果是訪問特定的資料庫,則可以:
*/redis-cli
-n
0
keys
"prefix*"
Redis是一個開源的使用ANSI
C語言編寫、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫,並提供多種語言的API。從2010年3月15日起,Redis的開發工作由VMware主持。從2013年5月開始,Redis的開發由Pivotal贊助。
redis是一個key-value存儲系統。和Memcached類似,它支持存儲的value類型相對更多,包括string(字元串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted
set
--有序集合)和hash(哈希類型)。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作,而且這些操作都是原子性的。在此基礎上,redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣,為了保證效率,數據都是緩存在內存中。區別的是redis會周期性的把更新的數據寫入磁碟或者把修改操作寫入追加的記錄文件,並且在此基礎上實現了master-slave(主從)同步。

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