极端事务处理模式:Write-behind缓存

2010 年 9 月 17 日

介绍

应用程序通常使用数据缓存来提高性能,尤其针对那些大量应用只读事务的应用程序更是如此。当数据发生变化时,这些应用程序会直接更新数据库。问题在于随着负载的增加,响应时间将随着更新的增长而延长。数据库并不擅于执行大量处理少量记录的并发事务。相对而言,处理批量事务才是数据库的强项。

实际上,随着额外负载的增加,响应时间急剧攀升,数据库就会耗用 CPU 或者磁盘。传统方式下,内存中缓存(in-memory caches)的存储会被限制,以满足 JVM 的空余内存空间。一旦我们需要缓存更多数量的数据,缓存就会不停地释放数据,从而为其他数据留出存储空间。而且,所需的记录必须被不停地读取,从而使得缓存无效,并将数据库直接暴露给完整的读操作负载。

目前已有多个可用的产品,包括 IBM? WebSphere? eXtreme Scale,Oracle Coherence 和 Gigaspaces,它们均支持将一簇 JVM 的空闲内存作为缓存,而不是单个的 JVM。这就使得合并 JVM 越多,缓存支持的规模就越大。如果这些 JVM 都是额外的具有 CPU、存储器和网络的服务器,那么读请求的服务就是可伸缩的。通过使用 write-behind 技术,这些产品还提供更新请求的可伸缩服务。write-behind 缓存的可伸缩性使得它可以解决极端事务处理(extreme transaction processing, XTP)场景。Gartner 将 XTP 定义为:“一种应用风格,目的在于支持对分布式事务处理应用程序的设计、开发、部署、管理和维护,其特点在于对性能、可伸缩性、可用性、安全、可管理与可靠性的特别要求。”

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/write-behind-caching 】。未经作者许可,禁止转载。

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2010 年 9 月 17 日 00:00 5822
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