数据复制/缓存技术

数据复制/缓存技术（精选5篇）

数据复制/缓存技术 篇1

0 引 言

随着Web技术的不断发展,应用系统业务访问量与日俱增,众多频繁的数据访问,对应用服务器和数据库要求越来越高,如何合理提高数据访问效率且对服务器不产生过多压力,成为提升系统性能的关键,在服务器与数据库之间增加缓存可以解决这个问题。

1 数据缓存

1.1 缓 存

在计算机系统中,缓存就是开辟一个用来保存数据的空间,使用缓存,就不需要频繁地访问存储在内存或硬盘中的数据。当执行一个操作,将操作结果放入缓存中后,可以很迅速的重复访问这些数据。

使用缓存技术的目的是为了提高数据利用率和检索效率。系统将访问过的数据放入缓存,当用户多次访问系统时,避免每次都查询数据库,直接在缓存中获取所需要的数据。缓存按照应用领域不同,主要有存储器缓存技术、磁盘缓存技术、WWW服务器缓存技术和数据缓存技术等几种。

1.2 数据缓存

现今,很多的系统都使用了数据缓存技术,典型的数据检索系统,将数据检索技术和数据缓存技术结合起来,极大地提高了检索效率。

数据缓存系统大概分为三类[1]:客户端数据缓存系统、集中式数据缓存系统和分布式数据缓存系统。客户端数据缓存系统指在网络中接受数据的一方即客户端建立数据缓存区,对接受的数据进行缓存。集中式数据缓存系统是在某个关键节点上设置数据缓存区,依据设置数据缓存区的位置不同分为服务器端数据缓存系统和网关代理级的数据缓存系统。服务器端数据缓存系统主要是在服务器上设有数据缓存区,适用于局域网。而网关代理级的数据缓存系统主要是在处理数据频繁的网关和代理服务器上设有数据缓存区,适于局域网和远程网。分布式数据缓存系统是在网络数据传输中的网络节点对数据进行缓存,这种节点不仅包含服务器,也包含各个客户机。

2 分布式数据缓存

数据缓存的意义在于将大量的数据拉到应用程序层,将大部分的访问在应用程序层拦截掉。在访问经常使用的数据时缓存能够成数量级的减少潜在的访问时间。这样的结果,大大提高了应用程序的速度,也减少了数据库服务器的负载,将时间集中在业务处理上,使数据库服务器的访问性能大大提高。缓存技术和服务器集群结合起来使用,这就是分布式缓存。

3 分布式缓存研究

关于分布式缓存技术,目前国内外文献中研究的比较多[3,4],存在多种缓存工作模型,但这些缓存模型大多属于从集中式向分布式的一种过渡,如图1所示。从严格意义上讲,它们更趋向于集中式数据缓存系统,不能归为分布式数据缓存系统。这些数据缓存系统的工作思路是:在客户端和服务器中也都建立了属于它们自己的本地数据缓存区,这些本地数据缓存区只为自己服务,互相之间没有联系,或者仅和服务器的数据缓存区之间存在着一种点到点的联系。

3.1 拓扑结构

P2P:多台服务器配置成一个缓存组,服务器两两之间都建立了连接,每台服务器既是客户端也是服务端;Client/Server拓扑:服务器被分成服务端和客户端两种角色。客户端的缓存层会主动去连接服务端。

3.2 数据分布模式

分布式缓存特点之一是通过不同的方法把数据分布在多个服务器上。三种数据分布模式分别是Replicated Cache:每个节点都复制了完整的相同的缓存数据;Partitioned Cache:将缓存数据通过分区算法分布在集群的各个节点上;Near Cache:在Partitioned Cache之前加上一个本地的缓存来存储最近访问和最常访问的数据。

3.3 数据同步模式

TTL模式:定义了对象在缓存中的存活时间,每次从数据库中取出对象保存到缓存中时,都会给对象加上信息;客户端轮询模式:客户端客户或者缓存服务器定期询问主服务器,检查缓存对象的有效性;每次轮询模式:每次对象被访问的时候都要向主服务器询问数据的有效性;服务器端失效模式[2]:服务器端负责跟踪监测所有客户端的缓存数据,适用于Client/Server分布式系统中;客户端失效模式:每个缓存服务器负责把更新数据通知给其他所有的缓存服务器。适用于没有中心服务器概念的P2P分布式环境。

3.4 缓存替换算法

缓存替换算法指明了当缓存需要额外的存储空间时,如何选择被替换的缓存数据项。传统的缓存替换算法主要利用对数据块的访问频率或者最近的访问时间为标准,判断数据块在本次替换操作中是否应该被替换掉。缓存替换算法按照层次可以划分为单级缓存算法和多级缓存算法[5],主要有MRU、LRU、LFU、LRU-K、FIFO、LRFU、ARC、MQ/2Q和TQ、DEMOTE等。

3.5 当今分布式缓存技术

一些分布式缓存的模式,已经在现有的产品中体现出来了,其中包括开源产品和商业应用产品,如OSCache、JCS、Ehcache、Memcached、JCache、JBossCache等。

4 分布式数据缓存模式设计

4.1 缓存思路

本文设计的缓存思路如下:为每个表设立三个缓存Map(key=value键值对),第一个Map是对象缓存A,key是数据库表的id,Value是数据库对象(也就是一行数据);第二个Map是通用列表缓存B,B的最大长度一般为1000左右,key是查询条件拼出来的String(如start=0,length=15#active=0#state=0),Value是该条件查询下的所有id组成的List;第三个Map是散列缓存C,key是散列的字段(如根据userId散列的话,其中某个key就是userId=109这样的String)组成的String,value是一个和B类似的HashMap,其中列表缓存B中的Map是需要遍历的。举例如图2所示。

这种缓存思路一般用数据库表的索引键做散列,且最散的字段放前面先散列,可以存储大规模的列表和长度,缓存命中率很高,因此可以承受超大规模的应用。

4.2 缓存策略

根据ID获取记录,首先从本机缓存即内存中查询并获取数据,如果没有则转向Memcached Server获取,如果Memcached Server也没有才从数据库中获取,从数据库中获取数据后放入Memcached缓存和本地缓存,这样可以大大减轻数据库服务器的压力。

创建一个数据库记录,直接把对象放入本机缓存和Memcached缓存。而数据更新策略分即时更新和非即时更新,即时更新用到UDP报文,更新数据库,同时重设本地缓存和Memcached缓存。非即时更新用在更新比较频繁但又不影响排序的时候,比如一个帖子的点击和回复次数。

数据删除缓存的时候,实现了分布式删除,通过发送UDP报文通知其他服务器自动删除缓存,列表缓存的key必须是由字段名称=字段值组成,如#boardId=1#threadId=3#state=1#,所以删除时只要利用要删除的对象的字段值组成一个条件字符串,看key中的条件是否满足这些条件决定是否要删除这些缓存List。

Memcached缓存中存的不是List而是由#分开的id列表,第一步从Memcached缓存中查找,先从公共缓存区RECORDS_LIST_CACHE开始,然后到二级散列缓存HASH_LIST_CACHE中查找。第二步到数据库中进行查询,对照放入List或者Hash中。

缓存替换算法采用最为广泛的经典LRU衍变算法,加入其他因子如被引用次数,最近一次被引用后经历的时间,存活时间等分配不同的权重。缓存同步是当数据更新时通过服务器发送UDP报文通知其他服务器和客户端保证数据一致性。

5 缓存系统性能应用与测试

分布式数据缓存应用广泛,特别适用于具有高并发、高访问量的读多写少和更新不是很频繁的系统中。本文将分布数据缓存技术应用于某社区平台开发,系统主要使用轻型J2EE框架设计,构建在Hibernate之上,采用分布式解决方案,相当于在Memcached上做了两级缓存,模式采用Client/Server拓扑结构、较为简单有效的Replicated Cache、与Client/Server拓扑结构相对应的服务器端失效模式。

首先用一台普通计算机对社区进行压力测试,配置为内存2G,2个Intel P4 CPU,Linux AS4系统,数据库Mysql5.0,apache2.0.63/resin3.1.8/jdk5.0的环境,对帖子列表页面进行压力测试,测试结果如表1所示,Mysql5.0的CPU占用率都在20%以下,Java进程的CPU占用比较高,为50%左右。

然后用分布式缓存环境进行性能测试,3台服务器和1台数据库服务器Intel P4 2.8G,内存2G,操作系统是Linux AS4,1台客户端测试机Intel P4 2.8G,内存2G,操作系统是Window Server 2000。为简便起见,测试并发情况下查看和搜索纯JSP页面的帖子使用分布式缓存技术前后的整体性能。

第一组数据是测试查看帖子的速度,第二组数据是测试搜索帖子的速度。测试数据和性能结果如表2-表3和图3-图4所示。

由第一组数据表2和图3可以看出,查看帖子在有数据缓存的情况下,帖子的列表缓存和长度缓存都起了很大的作用,当并发数为20的时候,曲线上升的趋势已经开始有明显区别,缓存的效果比较明显。第二组数据表3和图4效果更为明显,搜索帖子用到了数据缓存中的数据库对象缓存、列表缓存和长度缓存,并发用户多的事情下,搜索相同数据的可能性增加,数据缓存的功能也体现出来,从图中可以看出,使用分布式数据缓存的情况下,系统性能提升很多。

6 结 语

分布式数据缓存模式越来越广泛被应用到各类系统中,大规模的企业级应用可以使用集群来保证,中小规模的部门级应用可以使用轻型J2EE框架来实现。数据缓存可以减少数据库访问量,提高数据命中率,分布式模式可以均衡服务器的压力,进一步提升系统的性能。分布式缓存模式将是未来缓存的研究重点。

参考文献

[1]Kataoka Mikio,Toumura Kunihiko,Okita Hideki.Distributed CacheSystem for Large-Scale Networks[C]//2006 International Multi-Con-ference on Computing in Global Information Technology(ICCGI'06),IEEE computer society,2006.

[2]Xin Yu.A distributed adaptive cache update algorithm for the dynamicsource routing protocol[C]//Proceedings IEEE INFOCOM,2005:730-739.

[3]Tewari R,Dahlin M.Design Considerations for Distributed Caching onthe Internet[C]//9th IEEE International Conference on DistributedComputing Systems,1999:273-284.

[4]黄世能,奚建清.分布数据缓存体系[J].软件学报,2001,12(7):1094-1107.

[5]孙国忠,袁清波,陈明宇,等.用于二级缓存的一种改进的自适应缓存管理算法[J].计算机研究与发展,2007,44(8):1331-1338.

数据复制/缓存技术 篇2

介绍了基于中央数据库维修工程管理系统的.功能、网络结构以及系统性能,针对其存在的时效性问题,结合维修工程管理系统实际的运行环境提出了改善和优化的方案,即采用ORACLE高级复制技术重新设计系统的网络结构、数据库对象同步和异常处理机制以及高级复制环境的配置方法.

作 者：孙春林 刘如尧 张东培  作者单位：孙春林,刘如尧(中国民航大学)

张东培(中国国际航空公司工程技术分公司)

刊 名：航空维修与工程  PKU英文刊名：AVIATION MAINTENANCE & ENGINEERING 年，卷(期)：2009 “”(1) 分类号：V2 关键词： 

数据复制/缓存技术 篇3

用于支持智能客户端在离线状态时继续工作所需的数据, 称为参考数据。对参考数据在本地进行缓存, 并可以在过期后进行刷新。参考数据按客户端所作的操作及其提供的用途, 可以将它们分为两类:只读引用数据与瞬态数据。只读引用数据是不会由客户端更改的, 并且被客户端用于引用目的的数据。 瞬态数据是可以在客户端发生改变的缓存数据。这种类型的数据主要包括因客户端通过新增、修改或删除等操作而被更改的数据。因此对瞬态数据的管理与维护, 以及当网络连通后与服务器进行同步的问题都比较复杂。下载的参考数据会在一段时间后变旧, 因此要对参考数据指定过期策略来刷新参考数据。 缓存管理监视缓存数据是否已经过期, 如果过期, 缓存管理调用刷新控制的指定回调方法刷新缓存。在启动下载前, 刷新控制将该数据添加到缓存中以防止信息丢失, 然后再调用数据加载来启动下载数据。

数据缓存管理 (Data Cache Manager) 向服务器端发送下载数据请求需求, 把数据缓存到本地机上。对于要进行短期缓存的数据, 可以下载到DataSet数据集当中;对于要进行长期缓存的数据, 可以以XML文件进行保存。 客户端应用程序能够在离线状态下工作就必须先把数据缓存到本地, 在本地进行维护, 然后与服务器同步数据。 客户端与服务器的数据同步是指智能客户端应用程序在离线状态下操作 (主要是对服务器端数据的创建、修改和删除等操作) 的数据在联机后自动更新到服务器上。 由于这些操作有一定的先后顺序与逻辑, 并且本系统设计时客户端应用程序调用的是Web Services所提供的服务。服务器端的数据由于队列的有序性, 确保了数据先后执行的顺序, 保证了数据的同步。对于客户端数据, 由于采用了数据缓存更新策略, 使数据能同步。客户端应用程序所做的操作由于是采用的离线操作, 因此在与服务器进行数据同步时就可能发生数据的冲突。通常处理数据并发有两种:

一是开放式并发。开放式并发是一种积极的数据处理方式, 它关注的是原始数据的变更, 发现与原始数据不一致时, 通常会触发错误并询问用户希望如何处理, 用户可以选择放弃更改数据或覆盖已经更改的数据。二是保守式并发。保守式并发是当用户编辑数据库中的某行数据时, 会使此数据一直保持锁定。在锁定期间, 其它用户不能更改数据, 这样可以最高程度地保证数据的完整性, 但是可用性低。一旦用户不能及时处理数据, 数据就总是处于锁定状态。并且, 保守式并发会导致系统性能大大降低, 因此大部分的解决方案不会采用这种方式。

本文采用的是开放式并发数据处理方式。然而, 产生数据冲突时, 不管采用任何一种方法来处理开放式并发策略, 都可能出现并发失败的情况, 对于整个系统的性能都会有很大的影响, 因此为了降低并发式数据冲突失败的效率, 尽量减少数据冲突。可以从以下方面来考虑:

第一, 在本地数据缓存更新策略中进行了优化。可以为客户端缓存的数据设置一个合理的有效时间, 在一定的有效时间内把它视为新数据, 有效期一过就刷新数据。系统中尽量把缓存数据转换为可预测的或者个人数据, 以使其具备可预测性。虽然这并不能消除并发问题, 但是可让并发问题的概率降低。

第二, 在服务器端的Web Services中进行了相应的处理。在Web Services 服务器端对数据进行更新时尽量处理并发问题。本文采用的是.NET开发环境, 因此使用数据集 (DataSet) 和数据适配器 (DataAdapter) 共同协作来实现开放式数据并发。数据集是ADO.NET提供的一个重要的类, 它拥有访问数据的强大功能, 已经充分考虑了事务处理, 并发等情况, 可以实现快速、安全、稳定的数据访问。

摘要：智能客户端要能够顺利地运行, 包含有网络/服务连接管理、数据缓存管理、数据冲突处理管理, 数据同步处理以及Web服务。通常要解决的问题包括有:应用程序可以确定它处于联机状态还是脱机状态;如果连接能够以不可预计的次数进行更改, 那么应该可以通知依赖于连接状态的应用程序组件;应用程序存储数据, 陈旧数据的刷新;应用程序无法访问所有必需的数据或服务时, 采用离线的运作方式;应用程序从脱机变为联机时, 应用数据与服务器同步处理。

关键词：智能客户端,数据缓存,数据同步,离线操作

参考文献

[1].Microsoft MSDN技术文档.智能客户端定义[DB/OL].ht-tp://www.microsoft.com/china/msdn/developercenter/smart-client/SmartClientDefinition.aspx

数据复制技术比较 篇4

1. 磁带备份

利用磁带拷贝进行数据备份和恢复是常见的传统灾难备份方式。磁带拷贝通常都是按天、按周或按月进行组合保存的。磁带通常是在夜间存储数据,然后被送到异地保存。在灾难或各种故障出现系统需要立即恢复,将磁带提取出来,并运送到恢复地点,数据恢复到磁盘上,然后在恢复应用程序。

基于磁带拷贝方式的传统灾难备份方式有着复制速度慢、延迟大、使用复杂等明显的缺陷,越来越不适合现代用户不断发展的业务系统的需要。

2. 基于智能存储的磁盘数据复制技术

磁盘阵列将磁盘镜像功能的处理负荷从主机转移到智能磁盘控制器——智能存储系统上。基于智能存储的数据复制由智能存储系统自身实现数据的远程复制和同步,即智能存储系统将对本系统中的存储器I/O操作Log复制到远端的存储系统中并执行,保证数据的一致性。

采用这种方式要求存储设备自身具有较强的智能管理功能,需配置相应的容灾备份管理软件,配置主、备用系统存储设备间的网络通信专用接口设备和相应的通信通道。

优点:基于智能存贮系统的方案具有高效快速的特点,能较好地保证数据的完整性和一致性,数据的复制备份过程不占用主机资源,操作控制比较简单。

缺点:开放性差,对于主备中心之间的网络条件要求也较苛刻。

缺点:采用智能存储方式需要对硬件设备要求很高(需要一个厂家的设备),而且需要独立的通信通道。

目前主要的智能存储系统的磁盘数据复制技术有IBM公司的PPRC技术,HP公司的CONTINUE ACCESS技术,EMC公司的SRDF技术,日立公司的BUSINESS CONTINUE技术。

3. 数据库级数据复制技术

数据库复制是由数据库系统软件来实现数据库的远程复制和同步。基于数据库的复制方式可分为实时复制、定时复制和存储转发复制,并且在复制过程中,还有自动冲突检测和解决的手段,以保证数据一致性不受破坏。

(1)实时复制就是当主中心的数据库内容被修改时,备份中心的数据库内容实时地被修改,此种复制方式对网络可靠性要求高。

(2)定时复制是指当主中心的数据库内容被修改时,备份中心的数据库内容会按照时间间隔,周期性地按照主中心的更新情况进行刷新,时间间隔可长(几天或几个月)可短(几分钟或几秒钟)。

(3)存储转发复制是指主中心的数据库内容被修改时,主中心的数据库服务器会先将修改操作Log存储于本地,待时机成熟再转发给备份中心。

数据库复制的实质是实现主、备用系统的数据库的数据同步(实时或者准实时同步),即是将主用系统数据库操作Log实时或者周期性地复制到备用系统数据库中执行,实现二者数据的一致性。

远程数据库复制对主机的性能有一定影响,可能增加对磁盘存储容量的需求(包括对Log的存储),但系统恢复较简单,在实时复制方式时数据一致性较好,所以对于一些对数据一致性要求较高、数据修改更新较频繁的应用可采用基于远程数据库复制的容灾备份方案。

4. 基于应用的数据复制技术

基于应用的数据容灾备份是指由应用软件来实现数据的远程复制和同步,当主中心失效时,容灾备份中心的应用软件系统恢复运行,接管主中心的业务。

这种技术是通过在应用软件内部,连接两个异地数据库,每次的业务处理数据分别存入主中心和备份中心的数据库中。但这种方式需要对现有应用软件系统作比较大的修改升级,增加应用软件的复杂性,并且由应用软件来实现数据的复制和同步会对整个业务系统的性能造成较大的影响,对应用软件开发上技术水平要求较高,系统实施难度大,而且后期维护比较复杂。

5. 基于逻辑磁盘卷的远程数据复制技术

将物理存储设备划分为一个或者多个逻辑磁盘卷(Volume),便于数据的存储规划和管理。基于逻辑磁盘卷的远程数据复制是指根据需要将一个或者多个卷进行远程同步(或者异步)复制。该方案的实现通常通过软件来实现,基本配置包括卷管理软件和远程复制控制管理软件。

远程复制控制管理软件将主用节点系统的卷上每次I/O的操作数据实时(或者准实时或者延时)复制到远程节点的相应卷上,从而实现远程两个卷之间的数据同步(或准同步)。主、备节点之间通常需要配置相应带宽的IP通道。

基于逻辑磁盘卷的远程数据复制会增加各节点主机的一些处理性能需求,在此前提下且通信带宽保证时远程复制效率和数据一致性可以得到保证。

基于逻辑磁盘卷的远程数据复制因为是基于逻辑存储管理技术,一般可与主机系统、物理存储系统设备无关,对物理存储系统自身的管理功能要求不高,有较好的可管理性,也便于主、备系统的扩充和发展;同时,也可方便地做到多个节点对一个节点或者一对多的远程数据复制。

数据复制/缓存技术 篇5

内存数据库的含义就是将数据放在内存中直接操作的数据库。内存的使用使计算机的运算速度得到大幅提升, 大大提高了计算机的整体性能。而高速缓冲存储器是能够和CPU直接和内存储器交换数据, 减小或消除CPU与内存之间的速度差异对系统性能的影响。但是高速缓冲存储器价格高, 所以为了提高计算机整机性能而添加少量的高速缓冲存储器。文章针对内存数据库在高速缓存方面进行了分析。

1 内存数据库在高速缓存方面应用的发展现状

自改革开放以来, 我国的计算机网络技术发展迅速, 高速缓冲技术使我国计算机网络跨上了一个新台阶。但是由于接入网的用户越来越多, 网络主干带宽随之不断扩容, 这就使宽带用户认证计费管理问题日益尖锐。内存数据库在高速缓存系统中的应用有效提高了计算机网络应用的综合能力, 但是由于高速缓冲存储器价格高昂, 也就使网络成本大大提高。目前我国联网用户的数量巨大, 营运商为了维护自身利益, 逐渐提高了宽带用户认证计费力度。这样高速缓冲存储器在突破网络服务器承载力局限性的同时, 也有效扩大了营运宽带用户认证计费系统的影响力, 促使计算机网络工程和互联网营运企业实现均衡发展。

高速缓存存储器在网络中的应用有效解决了内存和CPU速度不匹配的问题, 并将传统的互联网服务器扩充成互联网内存数据库, 提高了网络的速度, 减少了服务器的负担, 有效提高了网络的综合能力。

2 内存数据库在高速缓存方面的应用

高速缓冲存储器就是Cache, 它的主要功能是解决CPU与内存的速度差带来的问题。在网络访问过程中, 有时候处理速度跟不上访问速度, 当访问请求信息过多的时候, 系统可能会因为CPU数据交换信息过多而崩溃。而Cache作为数据缓存介质, 对访问请求进行了中间存储的处理, 减轻了CPU的负担。

目前Cache分为本地缓存和远端缓存两大类。本地缓存, 就是一种网络前端处理机, 它能代替服务器对用户的请求指令进行自动处理, 保持网络信息内存与网络服务器处于自动更新状态。而远端缓存属于计算机网络应用程序的一部分, 将内存数据信息与网络服务器进行有效耦合。但是Cache不能完全替代主存, 一方面它价格高昂, 另一方面也受到物理内存的限制。在计算机处理过程中, 大部分的数据还是要放在主存中。

内存数据多应用在实时响应要求较高的系统中, 如计费系统、业务支撑系统等等, 内存数据库的运行会受到物理内存的影响, 目前, 常见的解决方案是实现内存数据库与磁盘数据库的并存, 磁盘数据库主要储存异步处理数据, 内存数据库则负责需要及时响应和处理的数据。

3 内存数据库在宽带用户认证的应用

在高速缓冲存储技术广泛地应用到互联网以后, 传统的用户认证模式和计费系统已经无法满足日益庞大的网络系统需求, 必须找到一个完善的宽带用户认证系统来保证网络运营企业的效益。DHCP技术随之产生。DHCP是动态主机配置协议, 它属于局域网的网络协议。具体运行过程为服务器统一控制一段IP地质范围, 当终端登陆服务器的时候, 自动获取IP地址和子网掩码。通过这种方式, 网络计费将网络IP地质分配给了全国的各省市。DHCP技术为互联网提供了集中控制、分级管理方式, 保证了系统在复杂网络环境下安全、稳定的运行。

4 内存数据库在电信计费系统中的应用

在电信计费系统中包含两个重要的部分, 一部分是二次批价, 另一部分是实时累账。电信的一次批价是国家规定的价格, 二次评价就是根据用户的套餐情况, 优惠活动和增值业务多方面进行地二次评价。实时累账就是用户从月初到现在的套餐使用和增值业务等所有费用的累计。用户可以通过免费电话查询电信实施累计信息。

在电信系统里, 对二次批价和实时累计进行计算的时候, 涉及到了用户的套餐情况、优惠活动和增值业务等多方面的信息。对于省级及以上的电信系统, 面对数量庞大的用户信息的查询, 是一个非常复杂的过程。而内存数据库在电信计费系统中就发挥出巨大的作用, 有效保障了电信系统的工作效率。

5 结语

本文结合内存数据库和高速缓存技术以及SHCP用户认证系统和电信计费系统的应用进行了分析。虽然目前Cache在系统运行中发挥了巨大的作用, 已经能够满足速度缓存的需求, 但是在不久的将来, 随着技术地不断发展, 内存数据库也会发生很大的变化。我们要不断对宽带用户认证系统进行维护、更新, 以保证网络运营的正常运行, 提升其经济效益与社会效益。

摘要：在网络技术的发展下, 接入网速度与主干宽带也得到了发展, 用户规模越来越大, 应用高速缓存技术可以有效解决磁盘数据库与磁盘I/O之间的矛盾, 作为一个提升服务器能力的重要方法, 得到了广泛应用, 该种方式性能高效、设计简单, 有效提升了网站的综合性能。主要针对高速缓存技术在内存数据库中的应用进行分析。

关键词：内存数据库,高速缓存,应用分析

参考文献

[1]张良, 王纯, 李炜.基于内存数据库的存储集群的关键技术研究[J].电信工程技术与标准化, 2012 (10) .

[2]滕小荣, 张海军, 李先国.适用于金融监控系统的专用内存数据库系统[J].微处理机, 2009 (1) .