「java分布式缓存框架」Java缓存框架
今天给各位分享java分布式缓存框架的知识，其中也会对Java缓存框架进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
Java数据库，哪个更好用？
我将推荐给你们10个最高效的Java数据库
1、MongoDB——最受欢迎，跨平台，面向文档的数据库
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。
MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。
2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎
ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。
ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。
3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统
最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。
Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说，操作会很容易上手。
4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。Redis 这么火，它都解决了哪些问题？
5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格
Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。
Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。
6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存
主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。
主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。Ehcache介绍及整合Spring实现高速缓存。
7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架
用于分布式存储，并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。
9、Spark ——Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地。
10、Memcached ——通用分布式内存缓存系统
Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。
通过以上的分析，相信你就知道怎么选择了
java 目前市面上比较火的框架有哪些？
Java 始终排在第一位，这使它成为有史以来最著名的软件编程语言之一。及时的更新和新版本发布使它成为一种充满活力的、有竞争力的编程语言。
2020年最常用的java框架
十大常用框架：
一、SpringMVC
二、Spring
三、Mybatis
四、Dubbo
五、Maven
六、RabbitMQ
七、Log4j
八、Ehcache
九、Redis
十、Shiro
一、SpringMVC
Spring Web MVC是一种基于Java的实现了Web MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，即使用了MVC架构模式的思想，将web层进行职责解耦，基于请求驱动指的就是使用请求-响应模型，框架的目的就是帮助我们简化开发，Spring Web MVC也是要简化我们日常Web开发的。
模型（Model ）封装了应用程序的数据和一般他们会组成的POJO。
视图（View）是负责呈现模型数据和一般它生成的HTML输出，客户端的浏览器能够解释。
控制器（Controller ）负责处理用户的请求，并建立适当的模型，并把它传递给视图渲染。
Spring的web模型 - 视图 - 控制器（MVC）框架是围绕着处理所有的HTTP请求和响应的DispatcherServlet的设计。
Spring Web MVC处理请求的流程
请点击输入图片描述
具体执行步骤如下：
1、 首先用户发送请求————前端控制器，前端控制器根据请求信息（如URL）来决定选择哪一个页面控制器进行处理并把请求委托给它，即以前的控制器的控制逻辑部分；图2-1中的1、2步骤；
2、 页面控制器接收到请求后，进行功能处理，首先需要收集和绑定请求参数到一个对象，这个对象在Spring Web MVC中叫命令对象，并进行验证，然后将命令对象委托给业务对象进行处理；处理完毕后返回一个ModelAndView（模型数据和逻辑视图名）；图2-1中的3、4、5步骤；
3、 前端控制器收回控制权，然后根据返回的逻辑视图名，选择相应的视图进行渲染，并把模型数据传入以便视图渲染；图2-1中的步骤6、7；
4、 前端控制器再次收回控制权，将响应返回给用户，图2-1中的步骤8；至此整个结束。
二、Spring
2.1、IOC容器：
IOC容器就是具有依赖注入功能的容器，IOC容器负责实例化、定位、配置应用程序中的对象及建立这些对象间的依赖。应用程序无需直接在代码中new相关的对象，应用程序由IOC容器进行组装。在Spring中BeanFactory是IOC容器的实际代表者。
2.2、AOP：
简单地说，就是将那些与业务无关，却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来，便于减少系统的重复代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可操作性和可维护性。AOP代表的是一个横向的关系
AOP用来封装横切关注点，具体可以在下面的场景中使用:
Authentication 权限
Caching 缓存
Context passing 内容传递
Error handling 错误处理
Lazy loading 懒加载
Debugging 调试
logging, tracing, profiling and monitoring 记录跟踪 优化 校准
Performance optimization 性能优化
Persistence 持久化
Resource pooling 资源池
Synchronization 同步
Transactions 事务
三、Mybatis
MyBatis 是支持普通 SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML或注解用于配置和原始映射，将接口和 Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的 Java对象）映射成数据库中的记录。
总体流程：
(1)加载配置并初始化
触发条件：加载配置文件
将SQL的配置信息加载成为一个个MappedStatement对象（包括了传入参数映射配置、执行的SQL语句、结果映射配置），存储在内存中。
(2)接收调用请求
触发条件：调用Mybatis提供的API
传入参数：为SQL的ID和传入参数对象
处理过程：将请求传递给下层的请求处理层进行处理。
(3)处理操作请求
触发条件：API接口层传递请求过来
传入参数：为SQL的ID和传入参数对象
处理过程：
(A)根据SQL的ID查找对应的MappedStatement对象。
(B)根据传入参数对象解析MappedStatement对象，得到最终要执行的SQL和执行传入参数。
©获取数据库连接，根据得到的最终SQL语句和执行传入参数到数据库执行，并得到执行结果。
(D)根据MappedStatement对象中的结果映射配置对得到的执行结果进行转换处理，并得到最终的处理结果。
(E)释放连接资源。
(4)返回处理结果将最终的处理结果返回
MyBatis 最强大的特性之一就是它的动态语句功能。如果您以前有使用JDBC或者类似框架的经历，您就会明白把SQL语句条件连接在一起是多么的痛苦，要确保不能忘记空格或者不要在columns列后面省略一个逗号等。动态语句能够完全解决掉这些痛苦。
四、Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC（远程过程调用协议）远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。简单的说，dubbo就是个服务框架，如果没有分布式的需求，其实是不需要用的，只有在分布式的时候，才有dubbo这样的分布式服务框架的需求，并且本质上是个服务调用的东东，说白了就是个远程服务调用的分布式框架。
1、透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。
2、软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。
3、 服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。
节点角色说明：
Provider: 暴露服务的服务提供方。
Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
Registry: 服务注册与发现的注册中心。
Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
Container: 服务运行容器。
五、Maven
Maven这个个项目管理和构建自动化工具，越来越多的开发人员使用它来管理项目中的jar包。但是对于我们程序员来说，我们最关心的是它的项目构建功能。
六、RabbitMQ
消息队列一般是在项目中，将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行了异步处理，而这种异步处理的方式大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。
RabbitMQ是用Erlang实现的一个高并发高可靠AMQP消息队列服务器。
Erlang是一门动态类型的函数式编程语言。对应到Erlang里，每个Actor对应着一个Erlang进程，进程之间通过消息传递进行通信。相比共享内存，进程间通过消息传递来通信带来的直接好处就是消除了直接的锁开销(不考虑Erlang虚拟机底层实现中的锁应用)。
AMQP(Advanced Message Queue Protocol)定义了一种消息系统规范。这个规范描述了在一个分布式的系统中各个子系统如何通过消息交互。
七、Log4j
日志记录的优先级，分为OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、ALL或者您定义的级别。
八、Ehcache
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展，缓存异常处理程序，一个gzip缓存servlet过滤器，支持REST和SOAP api等特点。
优点：
1、 快速
2、 简单
3、 多种缓存策略
4、缓存数据有两级：内存和磁盘，因此无需担心容量问题
5、 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘
6、可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存
7、 具有缓存和缓存管理器的侦听接口
8、支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域
9、提供Hibernate的缓存实现
缺点：
1、使用磁盘Cache的时候非常占用磁盘空间：这是因为DiskCache的算法简单，该算法简单也导致Cache的效率非常高。它只是对元素直接追加存储。因此搜索元素的时候非常的快。如果使用DiskCache的，在很频繁的应用中，很快磁盘会满。
2、不能保证数据的安全：当突然kill掉java的时候，可能会产生冲突，EhCache的解决方法是如果文件冲突了，则重建cache。这对于Cache数据需要保存的时候可能不利。当然，Cache只是简单的加速，而不能保证数据的安全。如果想保证数据的存储安全，可以使用Bekeley DB Java Edition版本。这是个嵌入式数据库。可以确保存储安全和空间的利用率。
九、Redis
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。
1.2、Redis优点：
（1）异常快速：Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。
（2）支持丰富的数据类型：Redis支持最大多数开发人员已经知道像列表，集合，有序集合，散列数据类型。这使得它非常容易解决各种各样的问题，因为我们知道哪些问题是可以处理通过它的数据类型更好。
（3）操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。
（4）多功能实用工具：Redis是一个多实用的工具，可以在多个用例如缓存，消息，队列使用(Redis原生支持发布/订阅)，任何短暂的数据，应用程序，如Web应用程序会话，网页命中计数等。
1.3、Redis缺点：
（1）单线程
（2）耗内存
十、Shiro
Apache Shiro是Java的一个安全框架，旨在简化身份验证和授权。Shiro在JavaSE和JavaEE项目中都可以使用。它主要用来处理身份认证，授权，企业会话管理和加密等。Shiro的具体功能点如下：
（1）身份认证/登录，验证用户是不是拥有相应的身份；
（2）授权，即权限验证，验证某个已认证的用户是否拥有某个权限；即判断用户是否能做事情，常见的如：验证某个用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某个用户对某个资源是否具有某个权限；
（3）会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信息都在会话中；会话可以是普通JavaSE环境的，也可以是如Web环境的；
（4）加密，保护数据的安全性，如密码加密存储到数据库，而不是明文存储；
（5）Web支持，可以非常容易的集成到Web环境；
Caching：缓存，比如用户登录后，其用户信息、拥有的角色/权限不必每次去查，这样可以提高效率；
（6）shiro支持多线程应用的并发验证，即如在一个线程中开启另一个线程，能把权限自动传播过去；
（7）提供测试支持；
（8）允许一个用户假装为另一个用户（如果他们允许）的身份进行访问；
（9）记住我，这个是非常常见的功能，即一次登录后，下次再来的话不用登录了。
文字描述可能并不能让猿友们完全理解具体功能的意思。下面我们以登录验证为例，向猿友们介绍Shiro的使用。至于其他功能点，猿友们用到的时候再去深究其用法也不迟。
十一、设计模式
这个算不上框架，可自行忽略，不过我认为设计模式的思想很有必要了解一下。
思想：
开闭原则：
开闭原则就是说对扩展开放，对修改关闭。在程序需要进行拓展的时候，不能去修改原有的代码。
针对接口编程，针对接口编程，依赖于抽象而不依赖于具体。
尽量使用合成/聚合的方式，而不是使用继承。
一个实体应当尽量少的与其他实体之间发生相互作用，使得系统功能模块相对独立。
使用多个隔离的接口，比使用单个接口要好。
里氏代换原则：
（1）子类的能力必须大于等于父类，即父类可以使用的方法，子类都可以使用。
（2）返回值也是同样的道理。假设一个父类方法返回一个List，子类返回一个ArrayList，这当然可以。如果父类方法返回一个ArrayList，子类返回一个List，就说不通了。这里子类返回值的能力是比父类小的。
（3）还有抛出异常的情况。任何子类方法可以声明抛出父类方法声明异常的子类。 而不能声明抛出父类没有声明的异常。
Java本地缓存有哪些
下面给你介绍几个常见的java缓存框架：
1、OSCache
OSCache是个一个广泛采用的高性能的J2EE缓存框架，OSCache能用于任何Java应用程序的普通的缓存解决方案。
OSCache有以下特点：
缓存任何对象，你可以不受限制的缓存部分jsp页面或HTTP请求，任何java对象都可以缓存。
拥有全面的API--OSCache API给你全面的程序来控制所有的OSCache特性。
永久缓存--缓存能随意的写入硬盘，因此允许昂贵的创建（expensive-to-create）数据来保持缓存，甚至能让应用重启。
支持集群--集群缓存数据能被单个的进行参数配置，不需要修改代码。
缓存记录的过期--你可以有最大限度的控制缓存对象的过期，包括可插入式的刷新策略（如果默认性能不需要时）。
2、Java Caching System
JSC(Java Caching System)是一个用分布式的缓存系统，是基于服务器的java应用程序。它是通过提供管理各种动态缓存数据来加速动态web应用。
JCS和其他缓存系统一样，也是一个用于高速读取，低速写入的应用程序。
动态内容和报表系统能够获得更好的性能。
如果一个网站，有重复的网站结构，使用间歇性更新方式的数据库（而不是连续不断的更新数据库），被重复搜索出相同结果的，就能够通过执行缓存方式改进其性能和伸缩性。
3、EHCache
EHCache 是一个纯java的在进程中的缓存，它具有以下特性：快速，简单，为Hibernate2.1充当可插入的缓存，最小的依赖性，全面的文档和测试。
4、JCache
JCache是个开源程序，正在努力成为JSR-107开源规范，JSR-107规范已经很多年没改变了。这个版本仍然是构建在最初的功能定义上。
5、ShiftOne
ShiftOne Java Object Cache是一个执行一系列严格的对象缓存策略的Java lib，就像一个轻量级的配置缓存工作状态的框架。
6、SwarmCache
SwarmCache是一个简单且有效的分布式缓存，它使用IP multicast与同一个局域网的其他主机进行通讯，是特别为集群和数据驱动web应用程序而设计的。SwarmCache能够让典型的读操作大大超过写操作的这类应用提供更好的性能支持。
SwarmCache使用JavaGroups来管理从属关系和分布式缓存的通讯。
如何用java 建立一个分布式系统
分布式架构的演进
系统架构演化历程-初始阶段架构
初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP
特征：
应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。
描述：
通常服务器操作系统使用Linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySQL，汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
系统架构演化历程-应用服务和数据服务分离
好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver
特征：
应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。
描述：
数据量增加，单台服务器性能及存储空间不足，需要将应用和数据分离，并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善。
系统架构演化历程-使用缓存改善性能
特征：
数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。
描述：
系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上。
缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。
系统架构演化历程-使用应用服务器集群
在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来 是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢
特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-数据库读写分离
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢
特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，使得服务器的负载压力不在成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-反向代理和CDN加速
特征：
采用CDN和反向代理加快系统的 访问速度。
描述：
为了应付复杂的网络环境和不同地区用户的访问，通过CDN和反向代理加快用户访问的速度，同时减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都是缓存。
系统架构演化历程-分布式文件系统和分布式数据库
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作
特征：
数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。
描述：
任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求，数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求，需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。
分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。
系统架构演化历程-使用NoSQL和搜索引擎
特征：
系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。
描述：
随着业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，系统需要采用一些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。
系统架构演化历程-业务拆分
特征：
系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。
描述：
为了应对日益复杂的业务场景，通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线，应用之间通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。
纵向拆分：
将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的Web应用系统
纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。
横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务
横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。
系统架构演化历程-分布式服务
特征：
公共的应用模块被提取出来，部署在分布式服务器上供应用服务器调用。
描述：
随着业务越拆越小，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。
Q：分布式服务应用会面临哪些问题？
A：
(1) 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
(2) 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
(3) 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？
(4) 服务多了，沟通成本也开始上升，调某个服务失败该找谁？服务的参数都有什么约定？
(5) 一个服务有多个业务消费者，如何确保服务质量？
(6) 随着服务的不停升级，总有些意想不到的事发生，比如cache写错了导致内存溢出，故障不可避免，每次核心服务一挂，影响一大片，人心慌慌，如何控制故障的影响面？服务是否可以功能降级？或者资源劣化？
Java分布式应用技术基础
分布式服务下的关键技术：消息队列架构
消息对列通过消息对象分解系统耦合性，不同子系统处理同一个消息
分布式服务下的关键技术：消息队列原理
分布式服务下的关键技术：服务框架架构
服务框架通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务框架是一个点对点模型
服务框架面向同构系统
适合：移动应用、互联网应用、外部系统
分布式服务下的关键技术：服务框架原理
分布式服务下的关键技术：服务总线架构
服务总线同服务框架一样，均是通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务总线是一个总线式的模型
服务总线面向同构、异构系统
适合：内部系统
分布式服务下的关键技术：服务总线原理
分布式架构下系统间交互的5种通信模式
request/response模式（同步模式）：客户端发起请求一直阻塞到服务端返回请求为止。
Callback（异步模式）：客户端发送一个RPC请求给服务器，服务端处理后再发送一个消息给消息发送端提供的callback端点，此类情况非常合适以下场景：A组件发送RPC请求给B，B处理完成后，需要通知A组件做后续处理。
Future模式：客户端发送完请求后，继续做自己的事情，返回一个包含消息结果的Future对象。客户端需要使用返回结果时，使用Future对象的.get(),如果此时没有结果返回的话，会一直阻塞到有结果返回为止。
Oneway模式：客户端调用完继续执行，不管接收端是否成功。
Reliable模式：为保证通信可靠，将借助于消息中心来实现消息的可靠送达，请求将做持久化存储，在接收方在线时做送达，并由消息中心保证异常重试。
五种通信模式的实现方式-同步点对点服务模式
五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式1
五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式2
五种通信模式的实现方式-异步广播消息模式
分布式架构下的服务治理
服务治理是服务框架/服务总线的核心功能。所谓服务治理，是指服务的提供方和消费方达成一致的约定，保证服务的高质量。服务治理功能可以解决将某些特定流量引入某一批机器，以及限制某些非法消费者的恶意访问，并在提供者处理量达到一定程度是，拒绝接受新的访问。
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务管理
可以知道你的系统，对外提供了多少服务，可以对服务进行升级、降级、停用、权重调整等操作
可以知道你提供的服务，谁在使用，因业务需求，可以对该消费者实施屏蔽、停用等操作
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务监控
可以统计服务的每秒请求数、平均响应时间、调用量、峰值时间等，作为服务集群规划、性能调优的参考指标。
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务路由
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务保护
基于服务总线OSB的服务治理-功能介绍
基于服务总线OSB的服务治理
Q：Dubbo到底是神马？
A：
淘宝开源的高性能和透明化的RPC远程调用服务框架
SOA服务治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：
-结束-
关于java分布式缓存框架和Java缓存框架的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。