分布式缓存的替代方案

发布于 2024-08-31 17:56:00 字数 384 浏览 0 评论 0原文

轻松扩展新系统存在技术要求。这个新系统由三层应用程序(作为批处理器)组成。每层将包含至少 2 个服务器,每个服务器上驻留相同的应用程序。

因此,当其中一层达到峰值性能时,我们可以通过添加新服务器和相同的应用程序来卸载一些处理负载来轻松扩展可扩展性。

问题在于,三层中的一层或两层需要大量缓存(大约 300 万条记录,并且还在不断增加)。

我正在考虑使用分布式缓存系统来解决这个问题,但是新的分布式缓存系统将意味着额外的故障点,因为应用程序现在需要与额外的缓存系统进行交互以进行处理。

我目前正在查看 ncache,但只是想知道是否有解决此问题的替代方案?或者是否有任何其他类似的分布式缓存系统可能类似于或比 ncache 更好并且也提供企业支持?

谢谢,

There is a technical requirement to scale a new system easily. This new system consists of three tiered applications (as a batch processors). Each tier will contains at least 2 servers with the same application resides on each server.

So, when one of the tier reaches peak performance, we could extend the scalability easily by adding a new server and the same application to off-load some of the processing loads.

The problem is that one or two of the three tiers require heavy caching (about 3 million records and increasing).

I'm thinking of using distributed caching system to overcome this problem but the new distributed caching system will means an additional point of failure as applications now need to interact with additional caching systems for processing.

I'm currently looking at ncache but just wondering if there is an alternatives to this problem? or is there any other comparable distributed caching system that maybe similar or better than ncache and provide enterprise supports too?

Thanks,

Chen

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评论(2

离不开的别离 2024-09-07 17:56:01

Chen -

听起来你绝对可以使用分布式缓存系统,甚至内存数据网格(IMDG)。以下是 Oracle Coherence(以前称为 Tangosol Coherence)的一些亮点:

  • Elastic。只需添加节点即可。自动发现。自动负载平衡。无数据丢失。没有中断。每次添加节点,您都会获得更多的数据容量和吞吐量。
  • 同时使用 RAM 和闪存。透明地。每个 Coherence 节点可轻松处理 10 甚至 100 GB 的数据(例如,每个物理服务器高达 1 TB 或更多)。
  • 自动高可用性 (HA)。杀死一个进程,不会丢失数据。杀死服务器,不会丢失数据。
  • 数据中心连续可用性 (CA)。杀死一个数据中心,没有数据丢失。
  • 任何语言均可使用 RESTful API。适用于 C/C++、C#、.NET 和 Java 的本机 API 和客户端库。
  • 除了简单的键值(K/V)缓存之外,还支持查询(包括一些SQL)、并行查询、索引(包括自定义索引)、丰富的事件模型(用于像交易所这样的事件驱动系统)、事务(包括MVCC)、标量(EntryProcessor)和聚合(ParallelAwareAggregator)函数的并行执行、缓存触发器等。
  • 通过直读、预读、直写和后写缓存轻松与数据库集成。当数据库发生更改时,自动刷新仅更改的数据(利用 Oracle GoldenGate 技术)。

Gartner 对内存数据网格市场进行了总结,称为“竞争格局:内存数据网格”。您可以在以下位置查看副本:http: //www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-1HCCIMJ&ct=130718&st=sb

为了充分披露,我在 Oracle 工作。这篇文章中表达的意见和观点是我自己的,并不一定反映我雇主的意见或看法。

Chen -

It sounds like you could definitely use a distributed caching system, or even an in-memory data grid (IMDG). Here's some highlights of Oracle Coherence (previously Tangosol Coherence):

  • Elastic. Just add nodes. Auto-discovery. Auto-load-balancing. No data loss. No interruption. Every time you add a node, you get more data capacity and more throughput.
  • Use both RAM and flash. Transparently. Easily handle 10s or even 100s of gigabytes per Coherence node (e.g. up to a TB or more per physical server).
  • Automatic high availability (HA). Kill a process, no data loss. Kill a server, no data loss.
  • Datacenter continuous availability (CA). Kill a data center, no data loss.
  • RESTful APIs available from any language. Native APIs and client libraries for C/C++, C#, .NET and Java.
  • In addition to simple key-value (K/V) caching, also support queries (including some SQL), parallel queries, indexes (including custom indexes), a rich eventing model (for event-driven systems like exchanges), transactions (including MVCC), parallel execution of both scalar (EntryProcessor) and aggregate (ParallelAwareAggregator) functions, cache triggers, etc.
  • Easy to integrate with a database via read-through, read-ahead, write-through and write-behind caching. Automatically refreshes just the changed data when changes occur to the database (leveraging Oracle GoldenGate technology).

There's a summary of the In-Memory Data Grid market by Gartner called "Competitive Landscape: In-Memory Data Grids". You can see a copy at: http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-1HCCIMJ&ct=130718&st=sb

For the sake of full disclosure, I work at Oracle. The opinions and views expressed in this post are my own, and do not necessarily reflect the opinions or views of my employer.

假情假意假温柔 2024-09-07 17:56:00

您可以在这篇IBM 文章(已过期)DCP(分布式缓存平台)环境中的主要参与者。

我们使用的替代方案(非免费)是Gigaspace XAP

http://wiki.gigaspaces.com/wiki/download/attachments/55935974/XAP%20Architecture%20Overview.jpg

You can find in this IBM article (expired) the main actors in DCP (Distributed Caching Platforms) environment.

The alternative we are using (not free) is Gigaspace XAP.

http://wiki.gigaspaces.com/wiki/download/attachments/55935974/XAP%20Architecture%20Overview.jpg

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