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【系统设计】分布式键值数据库
键值存储，一种非关系型数据库形式，每个值对应唯一的键，实现键值对。常见键值存储如Redis、Amazon DynamoDB、Microsoft Azure Cosmos DB等。设计要求包括单机版与分布式版。单机版键值存储，简单将数据存储于内存哈希表中，查询速度快但受限于内存容量。
综上所述，分布式Key-value数据库的设计需兼顾多个关键因素，确保系统的高效、可用与一致性。
分布式数据库系统是一种数据库架构，其数据存储在多个数据库管理系统所管理的计算机网络中，这些计算机地理位置分散。在这种系统中，用户在访问数据时感觉不到数据实际上存储在远程计算机上，而是由系统通过网络从其他机器传输过来。对每个用户而言，系统呈现的都是一种统一的逻辑视图。
分布式数据库是由一组数据组成的系统，这些数据分布在计算机网络中的多个计算机节点上。每个节点具备独立处理数据的能力，即场地自治性，并且能够执行局部应用。同时，通过网络通信子系统，每个节点也能够参与全局应用的执行。分布式数据库强调的是场地之间的自治性和协作性。
分布式数据库架构可以分为两类：一种是由传统分库分表演进而来，结合调度节点和全局时钟实现分布式事务的PG-XC风格；另一种是整个系统完全重构，采用分布式设计，底层存储采用键值系统，引入多数派选举算法实现多副本同步，称为NewSQL风格。此外，云原生数据库也属于分布式数据库范畴。
Hash分区
1、分区还便于数据生命周期管理，活跃数据可存储于访问速度快但成本更高的设备，而历史或低频访问的数据则存储于成本更低的设备，以此降低存储成本。常用的分区方法有RANGE、HASH、LIST三种。RANGE分区常用于时间或数字数据的分区，LIST分区用于组织不相关数据，HASH分区使数据均匀分布。
2、Spark是一个分布式的计算框架，对于海量数据的处理具有良好的性能和扩展性。在数据处理过程中，Spark会将数据集分成若干个分区，每个分区都会被一个计算任务处理。因此，分区在Spark中非常重要，它是整个计算过程的基础。Spark中的分区有两种类型：Hash分区和Range分区。
3、Oracle的分区表可以包括多个分区，每个分区都是一个独立的段（SEGMENT），可以存放到不同的表空间中。查询时可以通过查询表来访问各个分区中的数据，也可以通过在查询时直接指定分区的方法来进行查询。
4、范围分区（range）是一种常见的分区方式，适用于根据数值或日期范围对数据进行分割。使用此方法，您可以通过指定边界值来定义分区。哈希分区（hash）则基于数据的哈希值进行分割，以实现数据的均匀分布。这种方式适用于数据范围不易预测的情况，且有助于提高查询效率。
5、MySQL的分区删除语句是使用DELETE … WHERE语句来完成的。MySQL支持两种方式的分区删除：全局删除和单个分区删除。全局删除：执行DELETE … WHERE语句即可删除所有符合要求的数据，不论数据存储在哪个分区。单个分区删除：执行DELETE … PARTITION语句即可删除指定分区的数据。
6、Impala与Kudu基础操作指南在Impala中进行Kudu的SQL操作，你可以轻松管理你的数据。首先，我们开始数据库操作。使用Impala创建数据库（create db）和表（create table）是基础步骤。
聊聊对象存储之一致性hash与crush算法
1、分布式对象存储借鉴了这一概念，通过算法将对象集合分散存储于多个节点上，用户通过统一接口访问数据时，感知到的是单一命名空间，而实际底层由多个节点构成。分片算法包括一致性哈希和Ceph的CRUSH算法等，核心思想是将数据均匀分布于多个节点，减少数据迁移。
2、使用 INO 和 object number（ONO），每个对象都分配到一个对象 ID（OID）。在 OID 上使用一个简单的哈希，每个对象都被分配到一个放置组。 放置组 （标识为 PGID）是一个对象的概念容器。最后，放置组到对象存储设备的映射是一个伪随机映射，使用一个叫做 Controlled Replication Under Scalable Hashing （CRUSH）的算法。
3、Ceph相比其它存储的优势点在于它不单单是存储，同时还充分利用了存储节点上的计算能力，在存储每一个数据时，都会通过计算得出该数据存储的位置，尽量将数据分布均衡，同时由于Ceph的良好设计，采用了CRUSH算法、HASH环等方法，使得它不存在传统的单点故障的问题，且随着规模的扩大性能并不会受到影响。
4、为了实现数据均匀分布，Ceph引入了crush算法，这一算法基于哈希原理，将数据映射至OSD节点上。crush算法的实现，借助三次哈希，确保数据分布的均衡。具体而言，Ceph由几大组件构成：RGW提供对象存储服务，RBD则是块存储服务的代表，MDS负责文件存储，OSD管理硬盘资源，MON组件则管理整个Ceph集群状态。
Hash算法及常见碰撞解决方法
Hash碰撞处理策略包括开放地址法、再哈希法和链地址法。开放地址法通过线性探测、二次探测或伪随机探测来解决冲突，再哈希法通过计算多个哈希值直到找到无冲突的位置，链地址法将冲突的元素存储在同一链表中。
开放寻址法和链接法是解决哈希冲突的常见策略。开放寻址法通过连续探测空槽位，将所有元素存储在同一个散列表中。其方法包括线性探测、二次探测及双重探测。在Java的ThreadLocalMap中，线性探测法被用于解决哈希冲突，尤其是数据量较小时，这种方法更适用。另一种方法是链接法，也称为链表法。
通常有两类方法处理碰撞：开放寻址（Open Addressing）法和链接（Chaining）法。前者是将所有结点均存放在散列表T[0..m-1]中；后者通常是把散列到同一槽中的所有元素放在一个链表中，而将此链表的头指针放在散列表T[0..m-1]中。
开放地址方法（再散列法）开放地址方法允许数据值在哈希表中的任意位置存储，而非固定在一个索引位置。当发生冲突时，算法会在已占用的位置基础上寻找下一个空闲位置。具体方法包括：- 线性探测：当冲突发生时，依次查找下一个空闲位置，直到找到为止。
科普|什么是负载均衡
原来的单个Tomcat得变成Tomcat的集群，前边弄个Web服务器做请求的负载均衡，不仅如此，还得考虑状态问题，session的一致性。
HTTP-FLV/WS-FLV基于HTTP协议，可穿透防火墙，支持HTTPS加密传输，具有灵活的负载均衡能力。WS-FLV相比HTTP-FLV可进行双向数据传输。RTMP是专有协议，用于互联网上的Flash播放器与服务器之间传输音频、视频和数据，常用于直播，互联网公司在此协议上有丰富技术积累。
F5产品在汽车行业的应用无疑是可行的。F5凭借其在应用交付领域的一流技术实力，通过应用交付控制器（ADC）提供了关键的网络和应用功能，如负载均衡、协议加密、应用加速及业务安全等。
多资源超线程技术还具有互联网下载负载均衡功能，在不降低用户体验的前提下，迅雷网络可以对服务器资源进行均衡，有效降低了服务器负载。
该技术可以根据设备所在位置自动连接附近更优的Wi-Fi频道，实现了双频负载均衡，保证你一直都能处在最稳的Wi-Fi频道中。并且切换期间不再需要麻烦的手动切换，绝对是懒癌患者的福音。此外，荣耀路由X1系列还支持“信道适时优化”。
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