简析云服务融入漫衍式缓存系统架构（三）
by weswoo

 3EVCache 的高可用性

  AWS的每个区域一样平常由多个可用区(AZ)组成，而可用区一样平常是由多个数据中央组成。AWS引入可用区设计主要是为了提升用户应用程序的高可用性。由于可用区与可用区之间在设计上是相互自力的，也就是说它们会有自力的供电、自力的网络等，这样若是一个可用区泛起问题时也不会影响另外的可用区。在一个区域内，可用区与可用区之间是通过高速网络毗邻，从而保证很低的延时。   EVCache实例通过将Amazon EC2放到多个可用区, 能够预防应用的单点故障。无论在相同的物理区域内照样在差其余物理区域之间，在多个AZ上运行自力的应用都是异常主要的。若是一个可用区失效了，在其它可用区上的应用可以继续运行，从而实现高可用性。   由于跨越了多个亚马逊云服务可用区，EVCache集群是不会挂掉的。当其中的实例有时挂掉时，通过一致性哈希跨集群分片来使缓存的影响降到最低。   在保持高可用性的同时，操作EVCache集群的总体成本很低，由于缓存没有掷中时接见亚马逊云服务服务的成本较高，如接见SimpleDB、AWS S3、EC2上的Cassandra等等。EVCache 集群的总体成本在高稳固，线性扩展的条件下照样令人知足的。   隐藏在需求后面的是数据或状态所需要的每个请求服务，必须是跨区域可用的。高可靠性数据库和高性能缓存是支持漫衍式架构的基础设施，一个典型场景是将缓存架构于数据库前面或其它持久存储前面。若是没有缓存的全局复制，一个区域的的会员切换到另外一个区域时，会在新的区域缓存中没有原区域的数据，这种情形称为冷缓存。处置这种缓存数据丢失的设施只有重新从数据库加载，然则这种方式会延伸响应时间并对数据库形成伟大袭击，EVCache 除了跨可用区复制之外，还提供了跨区域复制，对基于AWS的高可用性举行了增强。   4EVCache的典型应用场景   Netflix的用户体验重度依赖于大容量、低时延、全球可用的缓存数据层。例如，用户坐在沙发上看影戏或者电视节目，在用户的每一次交互中都有缓存的身影，从会话存储到视频历史，到用户状态，都得益于EVCache的稳固和高容错性。   这里先容一个典型的用例——向用户推荐与已看历史中节目类似的影戏或者电视节目。   内容相似性推荐服务给出了与已看历史中节目类似的影戏或者电视节目的相似性列表。一旦盘算出了相似性，就存储在SimpleDB/S3 中，前端使用EVCache。当任何应用或者算法需要这些数据的时刻，可以从 EVCache提取数据，并返回效果。详细历程如下：   一个客户向Web应用发了一个页面请求，处置这一请求需要获得一个影戏或电视节目的相似性列表   Web应用查询 EVCache 来获得这些数据，这样场景的典型缓存掷中率高于99.9%   若是缓存没有掷中， Web应用将挪用相似性盘算服务来盘算这些数据   若是已经盘算过的数据也没有掷中的话， 相似性盘算服务将从 SimpleDB中读取数据。若是在SimpleDB 没有，相似性盘算服务凭证给出的影戏或电视节目重新盘算相似性   相似性盘算服务在盘算出影戏或电视节目的数据后，将数据写入到 EVCache中   最后，相似性盘算服务天生客户端所需要的响应并返回给客户端   EVCache 是线性扩展的，通过容量监控，可以在一分钟内扩容，在几分钟内完成重新平衡和数据预热。   以上就是我们关于云服务融入漫衍式缓存系统架构的简要剖析，希望对人人有所辅助。  

简析云服务融入分布式缓存系统架构（一）

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