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H-Store分布式内存数据库学习(一):从12306说起

时间:2016-10-24 15:58:11      阅读:232      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:map   pad   本地   gfs   分析   一段   程序   分布   部署   

•        前言
        记得12306网站刚刚上线的那年,春节时的高峰购票让网站瘫痪,当时很多人愤愤于花了国家那么多钱,弄出的系统那么烂。作为程序人员的一员的我,却觉得很坦然。因为当时虽然淘宝能够经受住双12的冲击,但是购票业务的业务特征和购物差异很大,不是简单的更新库存这么简单,并且购票系统还有那么多窗口系统和各地代理系统的压力。作为首次接受大考,出现问题,很正常。不出现问题,那几乎只能说是做梦。何况当时的基于互联网架构的事务处理系统的技术,除了几个巨头之外,运用到炉火纯青地步的,没有几个。而业务特征的不适应,也让一些基于互联网的高性能技术无用武之地。所以,在当时有些人轻易抛出“要是给我XXXX,我一定XXXX”的豪言壮语一笑了之。
         时至今日,12306网站经过大规模的技术升级,其在购票高峰的的表现不得不让人刮目相看。我也从心底里佩服其采用的技术方案的优秀。作为技术人员,虽然多年碌碌无为,但是还是有一颗追求进步的心灵,所以,在这里记录下基于此而对于分布式内存数据库的学习,也算是一种自我激励吧。

•             12306的核心支点
            古代一位先哲说,他可以用一根棍子翘起地球,只要给他一个支点。而对于12306而言,这个支点是什么???答案是:GEM-FIRE。简单了说,它是一个分布式内存库。分布式内存的东东,可以说一点儿都不新鲜。因为MEMCACHE这个词让很多人耳朵都起茧子了估计,还有REDIS,对吧。 GEM-FIRE这个东东有些人听说过,不过有些人没有。但是很多人可能要喷说都是内存,分布式,而且REDIS很优秀了,LZ就不要再显摆了。但是,我真的要说,事情不是你想的那个样子的。为何我要提12306,只因为一个:OLTP. 我之所以要从12306说起,是因为其巨大的峰值事务处理需求,并且这种事务是复杂事务。一张车票含有很多个分段,每一段都可能发售,由于预售时间的安排导致的峰值冲击远远超过平常。做过电信或者金融类的兄弟可能对复杂事务有所体会。12306的峰值压力有人估算过,LZ记不太清楚了,但是请记住,比淘宝的面临的问题要复杂多。
           在12306首次考试没有及格之后,在广大群众的一片口水中,12306考察了不少商业的方案(12306自身的技术储备几乎不可能先考虑开源的方案),最后,以x86通用服务器为硬件平台(成本低),以分布式内存为特征的GEM-FIRE方案成功胜出,12306的主题支撑逐步过渡到以GEM- FIRE为核心的平台上。这也激发了lz的好奇心,圣人有言,身虽不至,而心向往之,咱自己虽然没那么厉害搞一个出来,总可以学习下吧。于是搜索带一个叫 voltDB的东东,进而搜索到H-Store这个东东。好了,开源就是好,这意味着智力成果的传播成本迅速降低,落后地区的文明水平可以更快的提高。好了,让我们开始吧。

•           GEMFIRE---来自Pivotal的礼物
           GEMFIRE是一个来自于Pivotal 公司的产品,Pivotal公司的一大股东是EMC,另一个是大名鼎鼎的VMware.同学们,尤其是对于hadoop,gfs,hdfs等词很熟悉的同学们,虽然我承认这些东西都很牛叉,但是,Pivotal 这个公司也同样牛叉,虽然他的东西没开源,虽然这个公司的名字没有gfs那么高的曝光率,但是,他们在云计算领域,尤其是商用领域的实力是很厉害的。 GEMFIRE相对于我们常见的分布式存储方案,比如REDIS这个目前为止开源的分布式内存解决方案中最优秀的产品,杀手的特点就是没有放弃或者弱化事务特征。虽然有人会拿CAP来说事,我不想说CAP,但是GEMFIRE就是针对性的高性能OLTP方案,而其他的内存解决方案是不会这么提的。亲们,OLTP这词都懂得是啥意思,但是你把握住本质了吗?至少我觉得Pivotal和他们的GEMFIRE把握住了---那就是T。下面简单的介绍下 GEMFIRE.它的曝光率不高,但是这不妨碍我们看看。当然,我这里的介绍也是引用,请勿鄙视,我也是学习。

 

下面是对于Gemfire的特性的一个梳理(素材来源于官网)。

数据存储技术

内存数据网格

将所有操作数据压缩存储在内存里,以避免磁盘 I/O 时滞。节点在集群中运转,优化了数据分布和处理,以确保系统资源以极高的速度运转并且利用率均衡。Pivotal GemFire 采用的是弹性和线性扩展,通过添加节点来预见性地增加容量

事务支持

ACID、低延迟的数据库操作

通过网格内复制和持续写入优化的磁盘存储确保数据的持久性。重复检查,确保数据的事务一致性。为了尽可能缩短延迟时间,具有网格感知能力的数据库查询和操作被路由到保存相关数据的节点,以待处理。触发器和事件通知在数据进入系统时提供实时反应能力。

扩展能力

高可用性、弹性与全局扩展

 

集群提供自动失效转移功能,可转移到集群中的其它节点。为保持数据的可存取性,同时确保数据保持一致性,网格支持弹性调整和并自动检测节点异常或是新节点加入集群。Pivotal GemFire 集群可通过广域网连接 (WAN) 来实施多站点、全球规模的灾难恢复部署。

存储数据类型支持

多语言 NoSQL 数据管理

 

支持复杂图形格式的用户定义对象模型以及JSON 格式的文档。数据可通过适用于 Java、C++ 和 C# 环境和支持 REST 调用的应用程序的本地客户端进行访问。实施的 API 包括 Java:Hashmap、Spring Data GemFire 和 Memcached。

应用程序交互界面

强大的数据应用程序功能

 

使用对象查询语言 (OQL) 查询数据。用 Java 编写的自定义程序在相关节点中存储并执行,相关数据也存储在此处。可靠的异步数据库事件框架提供发布与订阅功能、用于自定义处理的回调函数以及持续查询支持。

管理/运维支持

轻松管理分布式数据网格

为了优化性能和系统资源利用率,Pivotal GemFire 应运而生,被构建来自动执行许多管理任务,包括节点连接时的集群自愈和跨节点分布数据。Pivotal GemFire 工具包括集群状态仪表板、脱机性能分析和命令行界面,以支持自动化脚本编制

H-Store分布式内存数据库学习(一):从12306说起

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lanyuflying/p/4442896.html

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