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linux家用云服務(wù)器 Linux搭建服務(wù)器( 五 )

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36、緩存雪崩:理解了擊穿，那雪崩就更好理解了 。俗話說得好，擊穿是一個人的雪崩，雪崩是一群人的擊穿 。如果緩存這堵墻上處處都是洞，那這面墻還如何屹立？吃棗藥丸 。
37、關(guān)于這三個問題這里不詳細講述 。有了緩存系統(tǒng)，我們就可以在向數(shù)據(jù)庫請求之前，先詢問緩存系統(tǒng)是否有我們需要的數(shù)據(jù)，如果有且滿足需要，我們就可以省去一次數(shù)據(jù)庫的查詢，如果沒有，我們再向數(shù)據(jù)庫請求 。注意，這里有一個關(guān)鍵的問題，如何判斷我們要的數(shù)據(jù)是不是在緩存系統(tǒng)中呢？進一步，我們把這個問題抽象出來：如何快速判斷一個數(shù)據(jù)量很大的 *** 中是否包含我們指定的數(shù)據(jù)？這個時候，就是布隆過濾器大顯身手的時候了，它就是為了解決這個問題而誕生的 。
38、那布隆過濾器是如何解決這個問題的呢？先回到上面的問題中來，這其實是一個查找問題，對于查找問題，最常用的解決方案是搜索樹和哈希表兩種方案 。因為這個問題有兩個關(guān)鍵點：快速、數(shù)據(jù)量很大 。樹結(jié)構(gòu)首先得排除，哈希表倒是可以做到常數(shù)階的性能，但數(shù)據(jù)量大了以后，一方面對哈希表的容量要求巨大，另一方面如何設(shè)計一個好的哈希算法能夠做到如此大量數(shù)據(jù)的哈希映射也是一個難題 。
39、對于容量的問題，考慮到只需要判斷對象是否存在，而并非拿到對象，我們可以將哈希表的表項大小設(shè)置為1個bit，1表示存在，0表示不存在，這樣大大縮小哈希表的容量 。而對于哈希算法的問題，如果我們對哈希算法要求低一些，那哈希碰撞的機率就會增加 。那一個哈希算法容易沖突，那就多弄幾個，多個哈希函數(shù)同時沖突的概率就小的多 。
40、布隆過濾器就是基于這樣的設(shè)計思路：當設(shè)置對應的key-value時，按照一組哈希算法的計算，將對應比特位置但當對應的key-value刪除時，卻不能將對應的比特位置0，因為保不準其他某個key的某個哈希算法也映射到了同一個位置 。也正是因為這樣，引出了布隆過濾器的另外一個重要特點：布隆過濾器判定存在的實際上不一定存在，但判定不存在的則一定不存在 。你們公司網(wǎng)站的內(nèi)容越來越多了，用戶對于快速全站搜索的需求日益強烈 。
41、這個時候，你需要：全文搜索技術(shù)對于一些簡單的查詢需求，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫尚且可以應付 。但搜索需求一旦變得復雜起來，比如根據(jù)文章內(nèi)容關(guān)鍵字、多個搜索條件但邏輯組合等情況下，數(shù)據(jù)庫就捉襟見肘了，這個時候就需要單獨的索引系統(tǒng)來進行支持 。如今行業(yè)內(nèi)廣泛使用的ElasticSearch（簡稱ES）就是一套強大的搜索引擎 。
42、集全文檢索、數(shù)據(jù)分析、分布式部署等優(yōu)點于一身，成為企業(yè)級搜索技術(shù)的首選 。ES使用RESTful接口，使用 *** ON作為數(shù)據(jù)傳輸格式，支持多種查詢匹配,為各主流語言都提供了SDK，易于上手 。另外，ES常常和另外兩個開源軟件Logstash、Kibana一起，形成一套日志收集、分析、展示的完整解決方案：ELK架構(gòu) 。
43、其中，Logstash負責數(shù)據(jù)的收集、解析，ElasticSearch負責搜索，Kibana負責可視化交互，成為不少企業(yè)級日志分析管理的鐵三角 。無論我們怎么優(yōu)化，一臺服務(wù)器的力量終究是有限的 。公司業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，原來的服務(wù)器已經(jīng)不堪重負，于是公司采購了多臺服務(wù)器，將原有的服務(wù)都部署了多份，以應對日益增長的業(yè)務(wù)需求 。
44、現(xiàn)在，同一個服務(wù)有多個服務(wù)器在提供服務(wù)了，需要將用戶的請求均衡的分攤到各個服務(wù)器上，這個時候，你需要：負載均衡技術(shù)顧名思義，負載均衡意為將負載均勻平衡分配到多個業(yè)務(wù)節(jié)點上去 。和緩存技術(shù)一樣，負載均衡技術(shù)同樣存在于計算機世界到各個角落 。按照均衡實現(xiàn)實體，可以分為軟件負載均衡（如LVS、Nginx、HAProxy）和硬件負載均衡（如AF5） 。

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