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樂思軟件

NoSQL在騰訊的應(yīng)用實踐


  針對以上新興面臨的問題,很明顯TDB并不能很好的解決,所以09年圍繞著網(wǎng)絡(luò)通信,內(nèi)存持久化兩個方面,做了大量的設(shè)計與論證。09年底左右推出新的服務(wù)TMEM.
 

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  核心有兩點:


  提供內(nèi)核級KCCD網(wǎng)絡(luò)通訊組件,提升網(wǎng)絡(luò)通信性能,在網(wǎng)絡(luò)包量吞吐方面相對于應(yīng)用層提升了接近1倍的性能。


  通過將操作流水加數(shù)據(jù)鏡像落地TFS,解決了內(nèi)存持久化的問題。


  TMEM的出現(xiàn)很好的滿足了業(yè)務(wù)海量訪問的需求。不過畢竟內(nèi)存介質(zhì)的成本比較高,所以TMEM在小數(shù)據(jù)量的場景下,性價比比較高。但針對于中大數(shù)據(jù)規(guī)模的海量訪問的場景,使用TMEM的成本偏高,而使用SAS介質(zhì)的TDB,則IO性能又不能很好的滿足。比如社區(qū)中各類應(yīng)用產(chǎn)生的Feeds,數(shù)據(jù)量數(shù)十TB至數(shù)百TB,每天訪問量數(shù)十億至數(shù)百億,應(yīng)對該場景傳統(tǒng)的做法必須得是前端內(nèi)存緩存加上后端落地存儲。分級存儲導(dǎo)致的內(nèi)存數(shù)據(jù)保護(hù),各級間數(shù)據(jù)一致性,另外最為關(guān)鍵的一點,與Social Game類似,F(xiàn)eeds也是典型交叉訪問,熱點不是非常明顯,等等這些都是數(shù)據(jù)層亟需解決的難題。

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