下面是本文作者对该演讲的注释： ➤起初 针对不同的服务，有不同的静态分区机器。 可能有50台机器专门负责API，50台负责存储等等，彼此工作并不重叠。...Mesos是一个数据中心OS（Data Center OS），允许使用者将数据中心视为单独的资源池来编程。...单独的机器可以运行不同类型的服务。 根据统计，在同一台机器上使用多路复用服务能够缩减30%的机器，这是谷歌在Borg上测试得出的发现。...为什么在容器中运行Cassandra，而不是在机器上直接运行？ 我们要存储数百GB的数据，还想跨多台机器、甚至跨数据中心执行复制。 同时希望在不同的集群之间实现资源和性能隔离。...由于使用了持久卷，可以将数据存储在沙盒目录的外部。如果Cassandra出错，在持久卷中仍保留有数据，可以提供给刚才崩溃重启的任务使用。 这里使用了动态预留的方式，以确保在重启失败的任务时资源可用。
它还负责存储有关活动设备会话和监视设备连接状态的最新信息。ThingsBoard 核心使用角色系统实现主要实体的角色: 租户和设备。平台节点可以加入集群，其中每个节点负责传入消息的某些分区。...使用了 Actor System 来实现主要实体的参与者: 规则链和规则节点。规则引擎节点可以加入集群，其中每个节点负责传入消息的某些分区。...规则引擎可以在两种模式下运行: 共享和隔离。在共享模式下，规则引擎处理属于多个承租者的消息。在隔离模式下，规则引擎可能被配置为仅处理特定承租者的消息。 4....混合(PostgreSQL + Cassandra)-在 PostgreSQL 数据库中存储所有实体，在 Cassandra 数据库中存储时间序列数据。...混合(PostgreSQL + Timescale)-存储 PostgreSQL 数据库中的所有实体，在 Timescale 数据库中存储时间序列数据。
在一些需要应用大量数据对用户行为进行分析的场景中，可以通过整合多种数据来源，存储用户行为数据，构建用户画像，实时存储在Cassandra中，提供大数据风控、推荐等服务。...每次内存结构满了，数据就被写到一个SSTables数据文件的磁盘上。所有写操作都会自动分区并在整个集群中复制。...为了易于使用，CQL使用与SQL类似的语法并处理表数据。通常，集群中的每个应用程序都有一个键空间，由许多不同的表组成。 客户端读或写请求可以发送到集群中的任何节点。...不同的工作负载应该使用单独的数据中心，无论是物理的还是虚拟的。复制由数据中心设置。使用单独的数据中心可以防止Cassandra事务受到其他工作负载的影响，并使请求彼此接近以降低延迟。...通常，应该将副本策略设置为大于1，但不超过集群中的节点数。 • Replica placement strategy Cassandra将数据的副本存储在多个节点上，以确保可靠性和容错能力。
然而，读取需要查询 memtable 和可能的多个 SSTable（磁盘文件），这是一个更昂贵的操作。用户与服务器交互时的大量并发读取可以使分区成为热点，称之为“热分区”。...集群可以在不同节点上存储相同数据的多个副本以确保可靠性。...例如，用户可能希望存储相同数据的两个、三个甚至更多副本，以确保在一个或多个节点丢失时其数据仍然安全。 Table(表)：在键空间内，数据存储在单独的表中。表是由列和行组成的二维数据结构。...例如，主数据中心的 RF 可能为 3，而单独的卫星数据中心的 RF 可能设置为 2。这使您可以确定每个站点数据的弹性。...用户可以对客户端和服务器节点之间以及服务器节点之间传输的数据应用加密。
当数据库崩溃后恢复时，这个日志用来是B树恢复到一致的状态。 日志结构 基于日志结构的存储模式，每次数据新增或更新时，仅仅将数据追加到特定日志文件中，当文件超过一定大小时，则打开一个新的文件写入。...长时间读取和写入数据的事务很可能会发生冲突并中式，因为SSI要求同时读写的事务尽量短。 分布式事务 在多对象事务中，如果不同对象存在不同的分区中，则就需要处理分布式事务。...分区 分区（partitions）也叫分片（sharding），是将数据集进行拆分成多个分区，每个分区存储在不同的机器上，扩展了整体的存储量，提高了写入和读取的性能。...可以说是可接受的最弱的一致性模型。 以客户端为中心 上面讨论的以数据存储为视角的一致性，在因果一致性以及更强的一致性模型中，从客户端而言是不会发生预料之外的读写问题的。...但是在更弱的一致性模型而言，出现各种读写问题。 以客户端为中心的一致性为单一客户端提供一致性保证，保证该客户端对数据存储的访问的一致性，但是它不为不同客户端的并发访问提供任何一致性保证。
泛指非关系数据库，数据之间没有关系，可以很好的横向扩展 3.NoSql的特征 易扩展 高性能 数据模型多 4.NoSql和RDBMS的区别 RDBMS 高度组织化结构化数据 结构化查询语言 数据和 关系存在一个单独的表中...，语法和JSON完全相同 ” 列存储数据库 Cassandra,HBase 分布式文件系统 图关系数据库 Neo4J,InfoGrid 专注于构建关系图谱 7....事务将数据库从一种正确的状态到达另一种正确的状态，如果期间出现错误，回滚事务回到开始的状态 I(Isolation)隔离性。 脏读。...相当于分区通信，在实际开发中必须保证每一个分区之间是可以相互通信的。 为什么C和A不能共存？...比如现在存在两个分区A,B，客户端C给了分区A一个写的操作，将分区A中的数据a改为了b，而此时如果要保证数据一致性，那么需要给分区B加读写锁，再将数据a改为b，此时的分区B的不可用的，所以两者不能同时满足
Cassandra地址发生失效问题，通过采用跨节点的分布式系统，将数据分布在集群中的所有节点上解决。每个节点使用P2P的gossip协议来改变集群中的自己和其他节点的状态信息。...每当memtable满了时，数据就写入到硬盘SSTable数据文件中。所有的写都自动分区和复制。Cassandra定期的使用compaction压缩SSTable。...丢弃标记为tombstone的过期数据。为了保证集群数据的一致性，可以采用不同的repair机制。 Cassandra是一个分区行存储数据库，行被保存在tables且必须有一个primary key。...典型的，一个集群有一个keyspace对于每个应用，包含了很多不同的tables，类似于schema。 客户端的读和写可以被发送到集群中的任意节点。...默认情况下，节点用于存储数据的位置配置在cassandra.yaml里面。
苹果将 FoundationDB 和 Cassandra 用于其云后端服务 iCloud 和 CloudKit。是的，标题并没有错：苹果确实在其极端的多租户架构中存储了数十亿个数据库。...对于需要多个用户或设备同时处理共享数据的应用程序来说，这可能会产生问题。 在原子操作中同时更新多个记录时，更新仅限于单个 Cassandra 分区。...例如，与其为存储所有用户数据的单个数据库建模，不如为每个用户提供自己的记录存储，也许可以在不同的 FDB 集群实例中进行分片。...此外，无状态服务器可以在客户端之间分配的资源减少了。 该层使用记录存储抽象来有效地管理资源分配和可扩展性。这种抽象表示整个逻辑数据库，包括序列化数据、索引和操作状态。...CloudKit 将定义的应用程序模式转换为 Record Layer 内的元数据定义，该元数据定义存储在单独的元数据存储中。
没有参照完整性（外键） 虽然表中可以存储别的表的ID，但是没有级联删除的操作，所以没有外键操作。 非规范化的设计在Cassandra数据库中表现最佳。...适当冗余，相同的数据出现在不同的表中，具有不同的键。 物化视图 基于已经存在的基础表，创建多个非规范化的数据视图（物化视图）。 查询优先设计 设计表从查询的结果开始设计表（结果表）。...存储空间设计 Cassandra每个表都是存储在磁盘上的单独文件中，相关的列尽量保持在同一个表中（磁盘文件）。 搜索单个分区的查询性能最佳，优化最小搜索分区数量。...排序设计 Cassandra查询中的ORDER BY仅支持聚类列（Clustering columns）排序。 分区单元值计算方法 避免分区太宽，分区中的单元值太大。...分区中的单元值计算方法： 分区中的单元值=静态列数+表的行数*（列数-主键列数-静态列数） Cassandra的限制是每个分区20亿。
索引的方式有多种，我们可以用一种简单的固定数值大小的有序数组来做索引，数组里存的是当前数据在文件中的存储偏移量。还有其他索引技术，如hash索引，位图索引等。...纯列式存储和谷歌bigtable那种列式存储还是有所不同的，大家最好分开来看，虽然占用了同一个名字。列式存储很好理解，就是把数据按照列顺序存储到文件中，读取的时候只读需要的列。...列式存储的缺点是更新数据的时候需要更新每一个列文件中的相应数据，一个常用的方法就是类似LSM那种批量内存写的方式。 当查询只是返回某几列数据，列式存储可以大规模减少磁盘IO。...这样可以通过hash函数直接去存储数据的机器上把数据取出来，这种模式有很强的扩展性，也是唯一可以根据客户端请求数线性扩展的模式。请求会被独立分发到某一机器上单独处理。...； 数据被组织成页； 页可以部分为空（并不要求每个page必须装满）； 页面可以被分割在某个存储体的不同的物理区域，也可以分布在不同的存储体上，甚至是不同的网络节点中。
这些数据库可以在彼此完全隔离的情况下运行，事实上，它们在物理上位于世界的不同地方。 它描述了该系统将是一个无主的系统。这意味着所有的节点都是同质的，行为都是一样的。...所有的数据都会分布在这些相同的节点中，然后在它们之间进行复制。例如，如果我不得不存储两行，比方说雇员数据，dynamo内部会将其存储为以下内容。 请注意，数据甚至可以在不同的洲上进行复制!...它们仍然有局限性，主要是由于数据必须存储在不同的节点上。 你一般会受到你的分区主键的限制，如果你还没有意识到，这非常重要。 ◆ 分布式 Dynamo作为一个分布式系统工作。...◆ 版本管理和冲突解决 "Dynamo不提供任何隔离保证，只允许单一主键更新。" 这很有意思，因为在分布式系统中没有隔离保证，你的数据存储有可能有一个数据项的多个版本。...重要的是要明白，某些故障模式有可能导致系统对相同的数据不只是有两个而是有几个版本。在网络分区和节点故障的情况下，更新有可能导致一个对象有不同的版本子历史，系统将需要在未来进行协调。
我们可以在磁盘上保存一个单独的日志，每 个写入都会立即被附加到磁盘上, 用于崩溃后恢复内存表 基于这种合并和压缩排序文件原 理的存储引擎通常被称为LSM存储引擎 B树 B树的基本底层写操作是用新数据覆盖磁盘上的页面...这个方面使得B树在想要提供强大的事务语义的数据库中很有吸引力：在许多关系数据库中，事务隔离是通过在键范围上使用锁来实现的，在B树索引中，这些 锁可以直接连接到树 内存数据库 内存数据库的性能优势并不是因为它们不需要从磁盘读取的事实...，但将数据存储在机器之间共享的磁盘阵列上，这些磁盘通过快速网络连接。...数据分布在多个节点上有两种常见的方式： 复制（Replication）：在几个不同的节点上保存数据的相同副本，可能放在不同的位置 分区 (Partitioning)：将一个大型数据库拆分成较小的子集（称为分区...传统的数据库教科书将隔离性形式化为串行化（Serializability），这意味着每个事务可以假装它是唯一在整个数据库上运行的事务。实践中很少会使用串行化隔离，因为它有性能损失。
对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。 从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。...Paxos 算法适用的几种情况：一台机器中多个进程/线程达成数据一致；分布式文件系统或者分布式数据库中多客户端并发读写数据；分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性。...3.2分区（Partitioning） 原来所有的数据都是在一个数据库上的，网络IO及文件IO都集中在一个数据库上的，因此CPU、内存、文件IO、网络IO都可能会成为系统瓶颈。...而分区的方案就是把某一个表或某几个相关的表的数据放在一个独立的数据库上，这样就可以把CPU、内存、文件IO、网络IO分解到多个机器中，从而提升系统处理能力。...简单协议：Memcache兼容协议，大量可用客户端 目前，BeansDB在豆瓣主要部署了两个集群：一个集群用于存储数据库中的大文本数据，比如日记、帖子一类;另外一个豆瓣FS集群，主要用于存储媒体文件，比如用户上传的图片
可用性：分布式数据存储是高度可用的，因此某个服务器实例的丢失不会妨碍整个数据存储的功能，用户仍将获得没有错误的请求响应。 分区容差：数据存储可以处理网络分区。网络分区是指网络中某些节点之间的通信中断。...这些分组的对象操作表示单独的事务。 这是实现 ACID 事务的隔离性方面所必需的。因此，如果我们需要工作负载具有 ACID 事务中的典型行为，那么在我们的分布式数据存储中就需要严格的可序列化。...为了拥有线性化，我们必须使用 Cassandra 中轻量化的事务支持。 顺序一致性 在顺序一致性中，一个进程对数据存储所做的操作也会在其它进程中以相同顺序发生。...在单独的事务中，如果一步失败，所有的操作都会回滚，系统会保持一致性。 我们的问题有什么可能的解决方案吗？...然后，我们分析了在分布式数据存储和一般的分布式进程中的不同级别的数据一致性。这些数据一致性问题直接适用于 MSA 中的数据建模，在 MSA 中我们需要将各个独立的服务组合起来执行一个全局的事务。
对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。 从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。...Paxos 算法适用的几种情况：一台机器中多个进程/线程达成数据一致；分布式文件系统或者分布式数据库中多客户端并发读写数据；分布式存储中多个副本响应读写请求的一致性。...3.2分区（Partitioning） 原来所有的数据都是在一个数据库上的，网络IO及文件IO都集中在一个数据库上的，因此CPU、内存、文件IO、网络IO都可能会成为系统瓶颈。...而分区的方案就是把某一个表或某几个相关的表的数据放在一个独立的数据库上，这样就可以把CPU、内存、文件IO、网络IO分解到多个机器中，从而提升系统处理能力。...简单协议：Memcache兼容协议，大量可用客户端 目前，BeansDB在豆瓣主要部署了两个集群：一个集群用于存储数据库中的大文本数据，比如日记、帖子一类;另外一个豆瓣FS集群，主要用于存储媒体文件
图 2：Docstrore 层次架构 查询层是无状态的，它负责将请求路由到存储层。 负责存储数据的存储引擎被组织成一组分区，数据分布在这些分区上。...在本系列博文的第二部分中，我们将介绍 Docstore 的数据建模。 每个表可以有一个或多个物化视图。物化视图是一种视图，它通过使用不同的列，允许以不同于主表的方式对数据进行分区。...增加由非主键列进行分区的物化视图，可以有效地通过该列来查询数据，并允许不同的查询访问模式。 每个表都必须有一个主键，而主键可以由一个或多个列组成。主键标识了表中的行，并强制执行唯一约束。...这就是我们在主键之外引入分区键的原因。应用程序可以选择在模式中明确定义分区键，否则，Docstore 就会使用主键来对数据进行分片。 通常情况下，每个 Docstore 实例中都有多个分区。...为解决单点故障问题，分区是由 3~5 个节点组成的一组，每个节点是一个物理隔离单元，部署在一个独立的区域中。每个分区都会被复制到多个地理位置，以提供数据中心故障的恢复能力。
I – Isolation – 隔离性 数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。...对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。 从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。...一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。 从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。...分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，但看上去却好像是一个可以运转正常的整体。...MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。
最常用的就是将一个数据的多个版本存成时间戳不同的几个值，这样就能很方便的保存历史数据。这种结构也能天然地进行高效的松散列数据（在很多行中并没有某列的数据）存储。...Cassandra引入了超级列（supercolumn）的概念，通过将列组织到相应的超级列中，可以在更高层级上进行数据的组织，索引等。...在NoSQL中，Redis在事务支持这方面上不太一样，它提供了一个MULTI命令用来将多个命令进行组合式的操作，通过一个WATCH命令提供操作隔离性。...为了避免产生这样的问题，像Cassandra、HBase、Redis和Riak都会把写操作顺序的写入到一个日志文件中。相对于存储系统中的其它数据结构，上面说到的日志文件可以频繁的进行fsync操作。...和一致性hash不同的是，连续范围分区使得key值上相邻的两个数据在存储上也基本上是在同一个数据段。这样数据路由表只需记录某段数据的开始和结束点［start，end］就可以了。
日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。...当 Loki 在多租户模式下运行时，所有数据（包括内存和长期存储中的数据）都由租户 ID 分区，该租户 ID 是从请求中的 X-Scope-OrgID HTTP 头中提取的。...当向持久存储刷新时，该块将根据其租户、标签和内容进行哈希处理，这意味着具有相同数据副本的多个 ingesters 实例不会将相同的数据两次写入备份存储中，但如果对其中一个副本的写入失败，则会在备份存储中创建多个不同的块对象...Loki 中的 WAL 记录了传入的数据，并将其存储在本地文件系统中，以保证在进程崩溃的情况下持久保存已确认的数据。重新启动后，Loki 将重放日志中的所有数据，然后将自身注册，准备进行后续写操作。...与 Loki 的其他核心组件不同，块存储不是一个单独的服务、任务或进程，而是嵌入到需要访问 Loki 数据的 ingester 和 querier 服务中的一个库。
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