常用开源NoSQL原理与应用课件.ppt

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1、常用开源NoSQL原理与应用Agenda深入理解RedisHash算法数据库介绍LSM算法数据库介绍HandlerSocket介绍分布式数据库介绍WhyNoSQL?关系数据库的问题大数据的产生存储需求的多样性云时代的来临深入理解Redis一个更加强大的Memcachedmemcached场景与局限只能做cache,不能做storage没有数据结构支持数据局部踢出现象cache与存储资源访问能力落差不能枚举全数据访问性能仍有提升空间redis概述adiskbackedin-memorydatabase高性能网络接口+数据结

2、构集合redis特点key-structure类型存储支持数据可靠存储及落地支持复制（cluster版本在开发）单进程单线程高性能服务器crashsafe&recoveryslow缺少内存管理算法，依赖第三方库单机qps可以达到10W(cpu是瓶颈)redis数据类型stringhashlistsetsortedsetredis持久化机制snapshotsave参数aofappendfsync参数vmvmisnotthewaytogoforthefuturediskstore传统b-treeredis复制实现机制快照同步

3、存在的问题无增量复制slave表重建redis缺陷与优化持久化IO机制复制机制内存管理线程模型故障恢复时间持久化问题–bufferio持久化问题-fsyncfsync非常耗时单进程阻塞操作快照与fsync同时进行复制缺陷内存管理缺少高效内存管理额外内存占用过多针对特殊场景做优化开放地址Hashredis使用场景需要key-structure复杂数据结构需要数据可靠存储需要极高的单机qpsusingRAMasthenewdiskHash算法数据库Hash存储结构更合适简单kv存储tokyocabint（tchdb）特点包含

4、hash/btree等多种存储类型kvtchdb适合小数据量高速读写访问tchdb随机磁盘IO次数平均tchdb使用mmapiotchdbqps大约在6W左右tchdb存储结构1tchdb存储结构2LSM算法数据库硬件变革推动算法变革leveldb特点bigtabletablet实现LSMTree算法写性能极其出色读性能依赖数据热度SSD设备友好，不会写入放大嵌入式DB，需要自己实现Server分布式autosharding支持友好写性能50MB/s,读性能6W/sleveldb存储结构leveldb的问题与场景读IO次

5、数不确定查询指定key对应数据不存在的开销非常大缺少高效内存管理算法需要根据业务特点平衡merge时间点投入使用需要一定的开发量适合有明显时间热点访问规律的系统配合SSD使用表现极其出色riak(bitcask)特点存储结构简单LSMHash算法全部key存储在内存中全部查询只有1次磁盘IOQPS大约在4~5W左右bitcask存储结构bitcask问题与场景全部key需要存储在内存中recovery重启需要重新load所有keymerge时机的选择适合配合SSD使用handlersocket特点NoSQL接口访问MyS

6、QL(Innodb)解决SQL解析，查询优化等CPU开销插件安装无数据迁移成本QPS可以达到8Whandlersocket结构handlersocket问题与场景配合DDL使用有严重问题写性能差，比传统SQL接口还要慢只能支持RowBased复制性能优势建立在没有磁盘IO瓶颈基础上分布式NoSQL介绍无中心化方案无中心节点数据一致性Hash分布NWR数据多点备份ReadrepairHintedHandoffGossip节点管理中心化方案中心节点提供路由中心节点维护节点信息对外访问代理节点总结关系数据库是单机存储时代的产物

7、NoSQL更能满足不同存储需求的多样性NoSQL是SQL的延伸而不是取代混合存储方案时代已经来临架构师要具备不同存储方案选择的能力谢谢大家Q&A邮箱：swingbachgmail微博：weibo/bachmozart