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单机MySQL的美好时代
初期架构 | center
如果满足了上述1 or 3个，则需要进化..
后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。
在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。
Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展，然后又出现了一致性hash来解决增加或减少缓存服务器导致重新hash带来的大量缓存失效的弊端Mysql主从读写分离
Memcached只能缓解数据库的读取压力。读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站开始使用主从复制技术来达到读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了。 为了容灾备份，为了混存数据，主从复制：主库插一条数据，从库也马上插一条，读写分离：
分表分库+水平拆分+mysql集群
在Memcached的高速缓存，MySQL的主从复制，读写分离的基础之上，这时MySQL主库的写压力开始出现瓶颈，而数据量的持续猛增，由于MyISAM使用表锁，在高并发下会出现严重的锁问题，大量的高并发MySQL应用开始使用InnoDB引擎代替MyISAM。
同时，开始流行使用分表分库（就是尽可能的紧耦合把业务相关的分在一起，比如说用户的身份证号码。注册信息都是长期补变的，这些数据都是一些趋于冷的冷数据，所以一般情况下这些长期不变的数据放在一起库，而一些高度活跃的数据放在一个库，分表指的是一部分表和分库是一样的原理）来缓解写压力和数据增长的扩展问题。这个时候，分表分库成了一个热门技术，是面试的热门问题也是业界讨论的热门技术问题。也就在这个时候，MySQL推出了还不太稳定的表分区，这也给技术实力一般的公司带来了希望。虽然MySQL推出了MySQL Cluster（这个单词就是集群的意思）集群，但性能也不能很好满足互联网的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保证
MySQL的扩展性瓶颈
MySQL数据库也经常存储一些大文本字段，导致数据库表非常的大，在做数据库恢复的时候就导致非常的慢，不容易快速恢复数据库。比如1000万4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把这些数据从MySQL省去，MySQL将变得非常的小。关系数据库很强大，但是它并不能很好的应付所有的应用场景。MySQL的扩展性差（需要复杂的技术来实现），大数据下IO压力大，表结构更改困难，正是当前使用MySQL的开发人员面临的问题。今天是什么样子
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。 大数据量高性能：NoSQL数据库都具有非常高的读写性能（有一个数据是一秒钟读8万，写10万），尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache（查询缓存），每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了
多样灵活的数据模型：NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情（）。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦，字段就是表的索引，因为在mysql中是表结构，而Nosql是字典结构。
NoSQL的
3V+3高（这个怎么记忆,v描述的是数据多，高描述的是性能好，）想像一下的现在的数据是 类型多，数量大，实时性高（实时性不太容易想起来），性能表示的是高并发，高扩展，高性能。海量数据的应用（淘宝，微信，等等）
大数据时代的3V：
Volume、Variety、Velocity。这3V表明大数据的三方面特质：量大、多样、实时。对，不光是数据量大了。对TB、PB数据级的处理，已经成为基本配置。还能处理多样性的数据类型，结构化数据和非结构化数据，能处理Web数据，能处理语音数据甚至是图像、视频数据。实时。以前的决策支持时代，可以用批量处理的方式，隔夜处理数据，等决策者第二天上班，可以看到昨天的经营数据。但现在的互联网时代，业务在24小时不间断运营，决策已经不是第二天上班才做出，而是在客户每次浏览页面，每次下订单的过程中都存在，都会需要对用户进行实时的推荐，决策已经变得实时。
5代开发的原因：为了开放，让用户参与进来
NoSQL数据模型简介
Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。Cassandra, HBase, Riak.Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
SQL 和 NoSQL在分布式数据库中CAP原理CAP+BASE
SQL特性介绍
Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。NoSQL特性介绍
CAP的3进2
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。
而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。（这个是Nosql必须具备的）
所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
注：分布式架构的时候必须做出取舍。一致性和可用性之间取一个平衡。多余大多数web应用，其实并不需要强一致性。 因此牺牲C换取P，这是目前分布式数据库产品的方向。
一致性与可用性的决择
经典CAP图
BASE理论
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扩起来的这些话来自 百度百科或者是维基百科，忘了
最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同，又可以区分为：
- 因果一致性。如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项，那么进程B的后续访问将返回更新后的值，且一次写入将保证取代前一次写入。与进程A无因果关系的进程C的访问遵守一般的最终一致性规则。
- “读己之所写（read-your-writes）”一致性。当进程A自己更新一个数据项之后，它总是访问到更新过的值，绝不会看到旧值。这是因果一致性模型的一个特例。
- 会话（Session）一致性。这是上一个模型的实用版本，它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在，系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止，就要建立新的会话，而且系统的保证不会延续到新的会话。
- 单调（Monotonic）读一致性。如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。
- 单调写一致性。系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程度的一致性，就非常难以编程了。
上述最终一致性的不同方式可以进行组合，例如单调读一致性和读己之所写一致性就可以组合实现。并且从实践的角度来看，这两者的组合，读取自己更新的数据，和一旦读取到最新的版本不会再读取旧版本，对于此架构上的程序开发来说，会少很多额外的烦恼。
从服务端角度，如何尽快将更新后的数据分布到整个系统，降低达到最终一致性的时间窗口，是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式数据系统：
如果W+R>N，写的节点和读的节点重叠，则是强一致性。例如对于典型的一主一备同步复制的关系型数据库，N=2,W=2,R=1，则不管读的是主库还是备库的数据，都是一致的。
如果W+R<=N，则是弱一致性。例如对于一主一备异步复制的关系型数据库，N=2,W=1,R=1，则如果读的是备库，就可能无法读取主库已经更新过的数据，所以是弱一致性。
对于分布式系统，为了保证高可用性，一般设置N>=3。不同的N,W,R组合，是在可用性和一致性之间取一个平衡，以适应不同的应用场景。
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分布式+集群简介
Rpc/Rmi之间通信和调用，对外提供服务和组内协作。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lihaodonglala/p/11337191.html
