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外贸建站注意事项,广州网站优化页面,网络营销案例分析200字,网上服装定制平台1 经典案例 1.1 数据的流动 一条用户注册数据流动到后端服务器,持久化保存到数据库中。 1.2 数据的持久化 校验数据的合法性修改内存写入存储介质2 存储&数据库简介 2.1 存储系统特点 性能敏感、容易受硬件影响、存储系统代码既“简单”又“复杂”。 2.2 数…

1 经典案例

1.1 数据的流动

        一条用户注册数据流动到后端服务器,持久化保存到数据库中。

1.2 数据的持久化

  1. 校验数据的合法性
  2. 修改内存
  3. 写入存储介质

2 存储&数据库简介

2.1 存储系统特点

        性能敏感、容易受硬件影响、存储系统代码既“简单”又“复杂”。

2.2 数据怎么从应用到存储介质

        缓存贯穿了整个存储体系。要尽量减少拷贝。

2.3 RAID技术

 

2.2 数据库

2.2.1 概览

        关系=集合=有序偶对

        关系代数=对关系作运算的抽象查询语言

        SQL=方便人类阅读的关系代数表达式

2.2.2 关系型数据库特点

  • 结构化数据友好
  • 支持事务(ACID)
  • 支持复杂查询语言

2.2.3 非关系型数据库特点

  • 半结构化数据友好
  • 可能支持事务
  • 可能支持复杂查询语言

3 主流产品剖析

3.1 单机存储

3.1.1 概览

        单机存储=单个计算机节点上的存储软件系统,一般不涉及网络交互

3.1.2 本地文件系统

  • Linux经典哲学:一切皆文件
  • 文件系统的管理单元∶文件
  • 文件系统接口︰文件系统繁多,如Ext2/3/4,sysfs,rootfs等,但都遵循VFS的统一抽象接口
  • Linux文件系统的两大数据结构:Index Node & Directory Entry
  • Index Node:记录文件元数据,如id、大小、权限、磁盘位置等inode是一个文件的唯一标识,会被存储到磁盘上inode的总数在格式化文件系统时就固定了
  • Directory Entry:记录文件名、inode指针,层级关系(parent)等,dentry是内存结构,与inode的关系是N:1(hardlink的实现)

3.1.3 key-value存储

  • 常见使用方式: put(k, v)& get(k)
  • 常见数据结构:LSM-Tree,某种程度上牺牲读性能,追求写入性能
  • 拳头产品︰RocksDB

3.2 分布式存储

3.2.1 概览

        分布式存储=在单机存储基础上实现了分布式协议,涉及大量网络交互

3.2.2 HDFS

        堪称大数据时代的基石

        核心特点:

  • 支持海量数据存储
  • 高容错性
  • 弱POSIX语义
  • 使用普通x86服务器,性价比高

3.2.3 Ceph

        开源分布式存储系统里的万金油

        核心特点:

  • 一套系统支持对象接口、块接口、文件接口,但是一切皆对象
  • 数据写入采用主备复制模型
  • 数据分布模型采用CRUSH算法

 

3.3 单机关系型数据库

        商业产品Oracle称王,开源产品MySQL & PostgreSQL称霸
关系型数据库的通用组件:
Query Engine ——负责解析query,生成查询计划
Txn Manager ——负责事务并发管理
Lock Manager ——负责锁相关的策略
Storage Engine ——负责组织内存/磁盘数据结构

Replication——负责主备同步

关键内存数据结构:B-Tree、B+-Tree、LRU List等

关键磁盘数据结构:WriteAheadLog (RedoLog) . Page

 

3.4 单机非关系型数据库

        MongoDB、Redis、Elasticsearch三足鼎立

  • 关系型数据库一般直接使用SQL交互,而非关系型数据库交互方式各不相同
  • 非关系型数据库的数据结构千奇百怪,没有关系约束后, schema相对灵活
  • 不管是否关系型数据库,大家都在尝试支持SQL(子集)和“事务”

3.4.1 Elasticsearch

  • 面向「文档」存储
  • 文档可序列化成JSON,支持嵌套
  • 存在index,index=文档的集合
  • 存储和构建索引能力依赖Lucene引擎
  • 实现了大量搜索数据结构&算法
  • 支持RESTFUL API,也支持弱SQL交互

        使用案例:

         天然能做模糊搜索,还能自动算出关联程度

3.4.2 MongoDB

  • 面向「文档」存储
  • 文档可序列化成JSON/BSON,支持嵌套
  • 存在collection , collection=文档的集合
  • 存储和构建索引能力依赖wiredTiger引擎
  • 4.0后开始支持事务(多文档、跨分片多文档等)
  • 常用client/SDK交互,可通过插件转译支持弱SQL

3.4.3 Redis

  • 数据结构丰富(hash表、set、zset、list)
  • C语言实现,超高性能
  • 主要基于内存,但支持AOF/RDB持久化
  • 常用redis-cli/多语言SDK交互

3.5 分布式数据库

3.5.1 解决容量问题

改进后:

3.5.2 解决弹性问题

 

4 新技术演进

4.1 概览

  • 软件架构变更
  • AI增强
  • 新硬件革命

4.2 SPDK

 

4.3 AI&Storage

 

4.4 高性能硬件

4.4.1 RDMA网络

  • 传统的网络协议栈,需要基于多层网络协议处理数据包,存在用户态&内核态的切换,足够通用但性能不是最佳
  • RDMA是kernel bypass的流派,不经过传统的网络协议栈,可以把用户态虚拟内存映射给网卡,减少烤贝开销,减少cpu开销

4.4.2 Persistent Memory

在NVMe SSD和Main Memory间有一种全新的存储产品:Persistent Memory

  • IO时延介于SSD和Memory之间,约百纳秒量级
  • 可以用作易失性内存(memory mode),也可以用作持久化介质(app-direct)

4.4.3 可编程交换机

P4 Switch,配有编译器、计算单元、DRAM,可以在交换机层对网络包做计算逻辑。在数据库场景下,可以实现缓存―致性协议等

4.4.4 CPU/GPU/DPU

  • CPU :从multi-core走向many-core
  • GPU:强大的算力&越来越大的显存空间
  • DPU:异构计算,减轻CPU的workload
http://www.hkea.cn/news/252220/

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