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文章目录
关系型数据库的缺点
- 不满足高并发读写需求 : 网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
- 不满足海量数据的高效率读写: 网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。
- 不满足高扩展性和可用性: 在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。
集群方式虽然可以缓解上述问题，但仍然存在下列缺陷：
- 复杂性–集群配置、部署、管理都和复杂。
- 延迟性–主数据库压力较大时，会产生较大延迟。主备切换时候可能需要人工参与。
- 扩容性–集群中增加新机器时，对整个数据集重新分区，非常复杂。
ACID理论
ACID，是指数据库管理系统（DBMS）在写入或更新资料的过程中，为保证事务（transaction）是正确可靠的，所必须具备的四个特性
Nosql数据库
NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来
的挑战，尤其是大数据应用难题。
CAP理论
| 主要概念 | 解释 |
|---|---|
| C（Consistency）一致性 | 一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致，与ACID的C完全不同。 |
| A（Availability）可用性 | 可用性是指服务一直可用，而且是正常响应时间。 |
| P（Partition tolerance）分区容错性 | 分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。 |
鱼与熊掌不可兼得。一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性、分区容忍性这三个需求，最多只能同时满足其中两个。
BASE理论
我们理想中的情况：
实际中的情况：
| CA | 优先保证一致性和可用性，放弃分区容错。缺点：不再是分布式系统 |
|---|---|
| CP | 优先保证一致性和分区容错性，放弃可用性。缺点：牺牲用户体验 |
| AP | 优先保证可用性和分区容错性，放弃一致性。缺点：全局数据的不一致性 |
| 基本可用 | 软状态 | 最终一致性 |
|---|---|---|
| 指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。允许分区失败的情形出现。 | 硬状态数据库状态必须一直保持数据库一致性。软状态状态可以有一段时间不同步 | 系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。 |
Nosql数据库与sql数据库的比较
| 特征 | SQL数据库 | Nosql数据库 |
|---|---|---|
| 数据类型 | 结构化 | 非结构 |
| 数据一致性 | 强一致性 | 弱一致 |
| 事务 | 高事务性 | 弱事务性 |
| 扩展性 | 一般 | 好 |
| 数据容量 | 有限数据 | 海量数据 |
| 标准化 | 是 | 否 |
| 技术支持 | 高 | 低 |
| 可维护性 | 复杂 | 复杂 |
Nosql的主要类型
键值（key-Value）数据库
列族数据库
- SQL模式
- 行式存储
- 列式存储
HBase
文档数据库
图形数据库
送书福利
内容介绍：
本书精选Kubernetes的硬核知识，帮助读者快速进阶和积累Kubernetes实战经验。本书共8章，主要包括认识Kubernetes，快速构建Kubernetes集群，Kubernetes核心对象使用，Kubernetes容器编排实践，Kubernetes系统运维与故障处理，构建Kubernetes高可用集群，Kubernetes监控与告警（Prometheus+Grafana）和基于Kubernetes的CI/CD项目综合实践（GitLab+ Harbor+Jenkins）。
本书前三章可以帮助读者快速掌握Kubernetes核心知识和高频操作；第4、第5章帮助读者快速掌握Kubernetes的进阶使用；第6～8章是Kubernetes及其外围系统的综合应用，帮助读者快速积累实战经验。
本书既可以作为云原生及相关行业从业者的技术参考书，也可以作为高等院校计算机、云计算和大数据相关专业的教材。
本书由机械工业出版社提供