大数据的读写分离

学习背景

    百度了一下“做为优秀程序员应该具备什么素质”,其中有一条,大数据!的确,我们将来做什么软件最牛,要做就做全球化的软件。今天旁边的同事问我最近研究什么呢?我吹牛说:研究如何把咱们的ITOO做到全球化。的确,我们面临的是大数据的时代,其中系统运维主要瓶颈在CPU、内存、和I\0等方面。

CPU瓶颈

    针对CPU瓶颈,大规模web开发的运维比较容易解决这个问题。现在大公司主要使用负载均衡来实现扩展性,充分利用CPU资源。其中值得注意的一点就是,每天服务器的CPU资源占用率不能超过70%,原因是如果有其他服务器宕机,剩余的服务器可以有资源缓冲增加的压力。

IO瓶颈

    正如大家知道的,内存和机械硬盘的速度整整能差1000万倍的速度。所以如果请求都去硬盘寻找数据,那么服务性能根本不能忍受。针对这个问题:一方面我们需要研究和学习操作系统的缓存,另一方面,编写程序需要使用精妙的算法。

其中读写分离,不仅缓解了数据库的压力,而且实现了数据库的扩展性。整体思想如下:

大数据的读写分离_第1张图片

学习感受

1、人丑就要读书

2、技术实现不重要,思想最重要。

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