操 作 目 标 Get Put List Delete Head 桶 获取桶中对象 创建或更新桶 列出桶中所有键 删除桶 —— 对象 获取对象数据和元数据 创建或更新对象 —— 删除对象 获取对象元数据...（二）S3的数据一致性模型 与其构建的基础Dynamo相同，S3中采用了最终一致性模型。...每个域中数据的大小具有一定的限制。但域的划分也会为数据操作带来一些限制，是否划分域需要综合多种因素考虑。 2、条目（Item） 条目对应着一条记录，通过一系列属性来描述，即条目是属性的集合。...属性的操作相对自由，不用考虑该属性是否与域中的其他条目相关。 4、值（Value） 值用于描述某个条目在某个属性上的具体内容。一个条目的一个属性中可以有多个值。...DynamoDB中取消了对表中数据大小的限制，用户设置任意大小，并由系统自动分配到多个服务器上。DynamoDB不再固定使用最终一致性数据模型，而是允许用户选择弱一致性或者强一致性。
**观看状态：**使用相同的数据，确定用户是否已观看该节目。 这是一个简单的架构图： 每 30 秒，客户端都会发送带有节目更新播放头位置的心跳，然后将这些事件发送到数据库。...支持此架构的两个主要技术要求是： 为了确保良好的用户体验，系统必须保持高可用性，具有低延迟读取和根据流量激增进行扩展的能力。...具体来说，他们需要一个具有以下功能的数据库： 多区域支持，因为该服务在五个主要地理区域都很流行。 每秒处理超过 170K 次写入的能力。...更新没有严格的服务级别协议 (SLA)，但系统需要根据事件时间戳执行条件更新。 每秒处理超过 78K 次读取的能力，P99 延迟为 10 到 20 毫秒。...灵活的一致性级别和复制因子有助于他们支持单独的 Auth 和 Edge 管道。例如，Auth 使用仲裁一致性，而 Edge 由于数据重复和高吞吐量而使用“1”的一致性级别。
DynamoDB 是一个性能好、可靠高且具有可扩展性的NoSQL云数据库服务，DynamoDB集15年分布式非关系性数据库开发之精粹，又通过内部使用考验，是AWS团队精心打造的产品。...2、操作 DynamoDB提供如下操作： 1、putItem：插入或更新一条记录，支持条件更新，支持在更新时返回属性旧值 2、getItem：获取一条完整的记录或某些属性，允许指定用最终一致性读还是严格一致性读...实现分页的方法同query 可以看到DynamoDB不但提供了单记录的CRUD操作，还提供了条件更新、多记录读、范围扫描、全表扫描等功能，还算比较灵活。...SimpleDB为了方便使用，所有属性都建索引，都可以搜索，这导致更新性能不可控，如果属性一多或数据量一大更新就很慢； 3、最终一致性难以使用。...采纳了SimpleDB中成功的托管服务形式及灵活的数据模型，并从一开始提供了一致性读功能。限制了系统的功能，只能通过主键去操作记录，不能进行批量更新，这使得系统可以保证可伸缩性及任何时候的高性能。
它们在你可以运行的查询类型方面给你很大的灵活性，给你很强的ACID兼容性，在表之间建立关系，并有能力连接表。这些功能不是免费的，是有代价的。其代价通常是有限的扩展性、可用性和较低的性能。...无限规模的实际成本是多少？它是否负担得起？ ◆ Dynamo系统的快速概述 Dynamo描述了一个由多个节点构建的分布式数据库系统。...总之，Dynamo论文的迭代能够支持更丰富的模型，尽管它缺乏关系型数据库一般所具有的功能。 选择你的分区键也有其他细微差别。...Dynamo的目标是以较弱的一致性（ACID中的 "C"）操作的应用程序，如果这能带来高可用性。Dynamo不提供任何隔离保证，只允许单键更新。"...如果你喜欢这篇文章，请在评论中告诉我你是否使用过Cassandra或DynamoDB，以及你的使用经验如何。
Amazon DynamoDB 是一项快速灵活的 NoSQL 数据库服务，适合所有需要一致性且延迟低于 10 毫秒的任意规模的应用程序。它是完全托管的云数据库，支持文档和键值存储模型。...执行下面的命令，简单测试一下是否正常： java -Djava.library.path=....暂不清楚是否和JDK有关系，但不影响DynamoDB的使用。 下面开始讲解各个参数： -cors 用于运行javascript的跨域访问。...但在实际的DynamoDB Web Service中，是存在一定延时的。因此如果需要更加接近实际DynamoDB的场景，就建议使用此项参数。...在DynamoDB Local模式中，会有很强的读一致性。这是因为所有本地操作都是在本地完成的，几乎可以忽略脏数据的影响。除非用户的机器性能有点低.... Local模式不记录占用的容量。
报告状态对于运行Kubernetes一致性测试的长时间运行的、不透明的插件（如e2e plugin）非常重要。...这个反馈可以帮助你在等待整个运行完成之前查看测试是否失败（以及哪些测试失败）。它还帮助你确定测试是死了的还是正在进行的。...我还可以得到进度更新吗？...由于测试镜像版本和API服务器版本不匹配，结果可能不可靠（例如，可能测试你的集群不支持的特性），并且对于Kubernetes一致性认证无效。...Sonobuoy sidecar会一直监听你的插件是否要发送进度更新，所以只要把一些JSON数据发送到预期的端点就可以了。
读写一致性 读写一致性是指在数据库系统中，当多个用户同时对同一份数据进行读写操作时，系统能够保证数据的一致性。...下面是一个具体的案例和代码，来说明云数据库的读写一致性： import boto3 # 创建DynamoDB客户端 dynamodb_client = boto3.client('dynamodb')...然后，我们开始一个事务，该事务包含了两个操作：更新id为1的数据的name字段为Alice，和删除id为2的数据。接着，我们提交了一个事务，该事务更新了id为1的数据的age字段为30。...最后，我们回滚了一个事务，该事务将id为1的数据的name字段回滚为Bob。 通过这个案例，我们可以看到云数据库的事务支持是如何工作的。在一个事务中，我们可以执行多个操作，包括更新、插入和删除等操作。...这样可以确保数据的一致性和完整性。 总结一下，云数据库提供了读写一致性和事务支持。读写一致性保证了读取操作能够看到最新的数据，事务支持保证了多个操作的一致性和完整性。
这个过程中我们发现 NoSQL 带来的性能提升还是很大的，比如原来在 MySQL 中一个更新需求涉及到多张表可能需要建立几个甚至更多的数据库链接，而在 DynamoDB 中只要一个数据库操作就能完成整条记录的更新...这个现象是由于请求 2 本该读到的记录应该是请求 1 更新之后的记录，但因为两个并发请求同时读到的都是更新之前的记录，所以最终更新成的值也就不是我们预期的值。...说到底，其实就是想要达到强一致性读的效果，但实际上是最终一致性。...因为 DynamoDB 使用的是最终一致性读取，虽然它也提供了一个 ConsistentRead 参数来支持强一致性读取，但是只有主键支持，全局二级索引是不支持强一致性读取的。...DynamoDB 数据大小的限制 在极限值的测试中我们发现，在更新一个 asset 的别名属性时，其属性的类型是数组，当其个数超过 1000 个的时候会发生更新失败的现象。
面向高性能并发读写的key-value数据库： 是一种以键值对存储数据的一种数据库，类似Java中的map，主要特点是具有极高的并发读写性能。...主流代表为MongoDB，Amazon DynamoDB，Couchbase， Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB 面向搜索数据内容的搜索引擎： 搜索引擎是专门用于搜索数据内容的...主流代表为Elasticsearch，Splunk，Solr，MarkLogic和Sphinx 面向可扩展性的分布式数据库： 主要特点是具有很强的可拓展性，普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，...对于一个分布式系统来说，分区容错是基本需求，否则不能称之为分布式系统，因此需要在C和A之间寻求平衡 一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。...分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
Amazon DynamoDB Amazon DynamoDB 是亚马逊提供的高度可扩展的键值存储服务。它自动处理数据复制和故障转移，提供了一种简单的方式来存储和检索数据。...DynamoDB 使用一致性和强一致性读取来保证数据的一致性。 分布式文件系统 对于非结构化数据或大文件的同步，可以使用分布式文件系统来实现。...它支持水平扩展，并且具有高吞吐量和低延迟的特点。 RabbitMQ RabbitMQ 是一个消息代理服务，支持多种消息传递模式，包括发布订阅模式。...在准备阶段，协调者询问参与者是否准备好提交事务；在提交阶段，协调者决定是否真正提交事务。2PC 能够确保事务的一致性，但同时也存在性能瓶颈和阻塞问题。...这包括确定数据更新频率、同步延迟、数据的一致性级别以及系统性能的要求等。 选择合适的技术 根据需求分析的结果，选择最符合需求的技术或组合。考虑性能、可扩展性、成本等因素，并评估不同技术的优缺点。
具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但通用架构是相同的。 ?...图1：NoSQL架构 一般来说，NoSQL架构提供： 一系列一致性选项，而不仅仅是与关系数据库ACID的一致性 高可用性，一些具有分区容忍（Cassandra）和一些具有ACID...在数据一致性较弱的情况下工作良好，或在不同时间需要不同的一致性模型 受益于直接对象 - 数据库实体映射？ 是可操作的，而不是批量（不同于Hadoop应用程序）？...，因为它们易于使用、灵活和具有合理的TCO来跨多问题域的适用性。...文档数据库用例也简要介绍了DynamoDB，因为它存储了JSON值和二级索引，允许记录查询。 亚马逊DynamoDB DynamoDB是一个键值NoSQL数据库，支持最终和强大的一致性。
智能体（AI digital persona）：指生成式AI驱动的对话实体，每个智能体具有唯一的ai_id。...这涉及到插入一条新的会话记录到DynamoDB，并更新或删除旧的会话记录的状态。...这可以通过DynamoDB的更新操作来实现，即根据会话ID（chat_id）更新会话记录中的AI版本字段。这种操作确保了在继续对话时，系统使用的是最新的AI模型版本。...在DynamoDB中实现这些访问模式时，关键是要合理设计基表和GSI的键以及属性投影，以支持高效的数据插入、查询、更新和删除操作。...同时，还需要考虑数据一致性、可用性和成本效益等因素，以确保系统的整体性能和可靠性。
在缓存的情况下，服务器首先检查缓存副本是否存在，如果存在则从缓存返回数据而不是询问数据库。它节省了时间和数据库的计算工作量。...DynamoDB Accelerator (DAX) 是读取/写入缓存的一个很好的例子。它与 DynamoDB 和应用程序内联。可以通过 DAX 对 DynamoDB 进行读取和写入。...与通读结合使用时，它适用于混合工作负载，其中最近更新和访问的数据始终在缓存中可用。 它对数据库故障具有弹性，并且可以容忍一些数据库停机时间。...在并发更新的情况下，这简化了缓存和数据库之间的一致性处理。我们不需要复杂的同步，权衡是命中率较低，因为我们总是使缓存无效并且下一次读取将始终未命中。...如果是缓存未命中，缓存应该具有自动从数据库中获取的能力。 2、对于可变操作（创建、更新、删除）： 此策略不处理可变操作。它应该与直写（或后写）模式结合使用。
在很多特定场景下，表现强劲，比如海量写入，精准读取，高并发更新，对一致性要求不高等场景。...具有很高的可扩展性、可用性和健壮性，适合存储大量数据并且同时要求低延迟的应用服务。...很多顶级企业都是 DynamoDB 的用户，国外有 Netflix，国内如华米、随锐。 DynamoDB 的核心组件是表、项目和属性。表是项目的合集，项目是属性的合集。...全局二级索引可以选择与表不同的分区键以及排序键，且每个索引分区会对应所有的表分区。 GSI 和 LSI 该如何选择呢？对于 GSI 来说，索引尺寸没有上限，读写容量和表是独立的，只支持最终的一致性。...动手实验二假设开发者正在构建一个有 50 名玩家同时在线的大逃杀游戏。游戏时间通常为 30 分钟左右，在游戏中，开发者必须更新某特定玩家的记录，以指明该玩家玩游戏的时长、创纪录的杀敌数量或者是否获胜。
来自哈希函数的输出决定了项目将存储到的分区（DynamoDB 内部的物理存储）。具有相同分区键的所有项目按排序键值的排序顺序存储在一起。...两个项目可具有相同的分区键值，但这两个项目必须具有不同的排序键值。 为将某个项目写入表中，DynamoDB 会计算分区键的哈希值以确定该项目的存储分区。...DynamoDB 将返回具有该分区键值的所有项目。或者，也可以对排序键应用某个条件，以便它仅返回特定值范围内的项目。...DynamoDB 将自动维护索引。当添加、更新或删除基表中的某个项目时，DynamoDB 会添加、更新或删除属于该表的任何索引中的对应项目。 当创建索引时，可指定哪些属性将从基表复制或投影到索引。...DeleteTable - 从 DynamoDB 中删除表及其所有依赖对象。 数据层面 数据层面操作可让我们对表中的数据执行创建、读取、更新和删除（也称为 CRUD）操作。
(例如基于时间的日志) 数据是否是只写入一次并被读取多次?(例如用户配置文件) 返回的数据总是惟一的吗?(例如搜索查询) 选择正确的缓存策略是提高性能的关键。让我们快速了解一下各种缓存策略。...DynamoDB Accelerator (DAX)是write-through / read-through cache的一个很好的例子。它与DynamoDB和应用程序内联。...对DynamoDB的读写可以通过DAX完成。(附注：如果您计划使用DAX，请确保熟悉它的数据一致性模型以及它如何与DynamoDB交互。)...Write-back缓存提高了写性能，对于写工作量大的工作负载非常有用。当与read-through相结合的时候，它对于混合工作负载非常有效，最近更新和访问的数据总是在缓存中可用。...它对数据库故障具有很大程度上的弹性，可以容忍一些数据库的宕机。如果支持批处理或合并，则可以减少对数据库的总体写操作，这将减少负载并降低成本。
相反，它包含一个更广泛的概念： “事务是对状态的转换，具有原子性（全部或无）、持久性（效果能够在故障后存活）和一致性（正确的转换）的特性。”...这突出表明，ACID是一个用于确保事务处理系统（无论是否为关系型）正确性和可靠性的框架。...许多现代NoSQL数据库现在支持： 强一致性模型（CAP中的C） 具有串行化保证的事务（ACID中的A、I和D） 主键等约束的强制执行 NoSQL系统中的ACID一致性 一些NoSQL数据库声称具有ACID...例如： DynamoDB: 根据AWS，“DynamoDB支持原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）事务，从而能够跨表内和跨表中的多个项目实现复杂的业务逻辑。”...提供具有严格ACID保证的多文档事务。 MongoDB 提供具有严格 ACID 保证的多文档事务。
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。...对于某些用例，特定的NoSQL数据库可能具有更方便的数据模型，并提供更好的性能和可扩展性。例如，存储和查询文本以使用文本搜索引擎（如Elasticsearch）的服务是有意义的。...对数据存储的分区，通晓的持久性架构具有许多好处，包括松散耦合的服务以及更好的性能和可扩展性。 然而，它确实引入了一些分布式数据管理的挑战。 第一个挑战是如何实现维护多个服务之间一致性的事务。...另一个例子是AWS DynamoDB中的流机制，它是一个托管的NoSQL数据库。 DynamoDB流包含在过去24小时内对DynamoDB表中的项进行的时间排序的更改序列（创建，更新和删除操作）。...虽然这种数据库架构具有显着的优势，但它创造了一些分布式数据管理的挑战，第一个挑战是如何实现维护多个服务之间一致性的业务事务。第二个挑战是如何实现从多个服务中检索数据的查询。
然而，它的相关性远远超出了学术范围。 幂等性是确保软件系统可预测性、可靠性和一致性的一个关键基本原则。...无论你是经验丰富的开发人员还是刚刚开始编码之旅，理解幂等性对编写更健壮、更有弹性的程序来说至关重要。 什么是幂等性？ 幂等性是函数或操作的一种属性，将其应用多次与应用一次具有相同的结果。...我们以一个负责将数据库中项目的状态更新为“已完成”的函数为例子。这个函数被归类为幂等函数，因为无论它被调用多少次，项目的状态都将为“已完成”。...当发生对同一事件的第二次调用时，装饰器就会知道执行已经开始或已经结束了，并将中止第二次执行。 在 AWS 中常用的存储层是 DynamoDB，它提供了一致性读取能力。...DynamoDB 表。
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