数据存储-思维导图

一、基本理论

1、CAP

CAP 理论对分布式系统做了高度抽象，形成三个指标：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition Tolerance）。

• 一致性 C：指系统中所有节点在同一时刻的数据是相同的；
• 可用性 A：指系统提供的服务一直处于可用状态，对于用户的请求可以及时响应；
• 分区容忍性 P：指不论系统中哪个节点出现问题（消息丢失或高延迟），系统仍然可以提供服务；

权衡策略

不可能三角

由于网络是不可靠的，因此C、A、P三个指标不能同时满足。分布式系统中分区容忍性是一定要保证的，CAP 理论实际上是要在可用性和一致性之间做权衡。

• 为了保证一致性(CP)：不能访问未同步完成的节点，也就失去了部分可用性;
• 为了保证可用性(AP)：允许读取所有节点的数据，但是数据可能不一致；

2、BASE

BASE 是基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventually Consistent）三个短语的缩写。它的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式（比如流量削峰、延迟响应、体验降级、过载保护等）来使系统达到最终一致性。

• 基本可用：指分布式系统在出现故障的时候，保证核心可用，允许损失部分可用性；
• 软状态：指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态不会影响系统整体可用性，即允许系统不同节点的数据副本之间进行同步的过程存在时延；
• 最终一致性：最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能达到一致的状态；

ACID 要求强一致性，通常运用在传统的数据库系统上。而 BASE 要求最终一致性，通过牺牲强一致性来达到可用性，通常运用在大型分布式系统中。
在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往会结合在一起使用。

二、数据分布

1.哈希

2.一致性哈希

3.带有限负载的一致性哈希

4.带虚拟节点的一致性哈希

三、数据复制

1.同步复制技术

2.异步复制技术

3.半同步复制技术

四、分布式缓存

分布式缓存指在分布式环境或系统下，把一些热门数据存储到离用户近、离应用近的位置，让用户和应用很快访问到想要的数据。主流分布式缓存系统有 Redis 和 Memcached。

1.Redis

集群结构

Redis 是去中心化结构，每个节点都负责一部分数据的存储，同时，每个节点还可以通过主备设计来提高可靠性。

特性

• 数据结构：支持多种数据类型；
• 持久化：RDB、AOF；
• 主备同步：全量复制、增量复制；

2.Memcached

集群结构

采用一致性哈希的思路，使用的是 Ketama 算法，主要思想是带虚拟节点的一致性哈希算法。

特性

• 数据结构：只支持简单的 k/v 数据结构；
• 持久化：不支持持久化，断电后，数据会全部丢失；
• 主备同步：自身不支持主备，通过第三方实现；