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如何实现多控缓存一致性?看浪潮高端存储的

高端IT系统的缓存管理一直是个极具挑战性的课题,从计算领域到存储领域,该问题普遍存在。 比如,多核心多CPU体系中的分布式L1/2/3缓存的一致性管理,而随着从SMP到NUMA的演进,NUMA架构下的分布式缓存管理更是增加了CPU内硬件的复杂度。在存储领域,全对称多活多控制器存储系统从一开始便普遍使用集中式的数据缓存来保证缓存一致性。 本文中,笔者对几种多控高端存储下的缓存一致性管理、缓存镜像管理等方面做简要分析,并以浪潮AS18000高端存储系统为例来实际分析。 1. 多控高端存储系统的缓存管理的几种方式 1.1 集中式缓存管理 在这种缓存管理模式下,集群中所有节点均不维护本地缓存,而是所有节点共享访问一个集中存放的缓存,数据在缓存中只有一份副本,不会也不可以出现多份副本。在计算领域,典型例子比如单颗CPU芯片内的多个核心共享的LLC(Last Level Cache)。在存储领域,典型例子则是某些厂商的高端存储系统中所使用的集中式缓存,比如下图架构所示: 集中式缓存一致性管理 该缓存管理架构的优点是天然的缓存一致性,因为不存在多个副本,不需要特殊过程来维护缓存一致性。对于高端存储系...

实时处理大数据的分布式系统Druid-IO

Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析。 Druid 具有以下主要特征: 为分析而设计——Druid 是为 OLAP 工作流的探索性分析而构建,它支持各种过滤、聚合和查询等类; 快速的交互式查询——Druid 的低延迟数据摄取架构允许事件在它们创建后毫秒内可被查询到; 高可用性——Druid 的数据在系统更新时依然可用,规模的扩大和缩小都不会造成数据丢失; 可扩展——Druid 已实现每天能够处理数十亿事件和 TB 级数据。 当业务中出现以下情况时,Druid 是一个很好的技术方案选择: 需要交互式聚合和快速探究大量数据时; 需要实时查询分析时; 具有大量数据时,如每天数亿事件的新增、每天数 10T 数据的增加; 对数据尤其是大数据进行实时分析时; 需要一个高可用、高容错、高性能数据库时。 查询操作中数据流和各个节点的关系如下图所示: 如下图是 Druid 集群的管理层架构,该图展示了相关节点和集群管理所依赖的其他组件(如负责服务发现的ZooKeeper集群)的关系: 本文作者:佚名 来源:51CTO...

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