云計算環境下分布式緩存技術的現狀與挑戰

王喬平

引言：隨著科技的進步，計算機技術也在飛速的發展，近些年越來越多的領域開始應用分布式的緩存技術，使其并受到了學術界的一致好評。但是分布式緩存技術在云環境下也面臨著許多問題。分布式緩存技術推動了計算機的蓬勃發展，建立了一個在云計算環境下的計算機領域。本文就從分布式緩存技術的特點、現狀、存在的問題和面臨的挑戰進行闡述[1]。

前言：二十一世紀人類進入了互聯網時代，在信息技術快速發展的今天，計算平臺成為了通過互聯網實現信息技術傳遞的基礎。分布式的緩存技術具有可靠性高，擴展性強、吞吐性大等特點，為計算機數據的傳輸提供了有利的支撐，成為了互聯網平臺云結構底層支持的基礎。接下來，本文將對分布式緩存進行詳細分析，為計算機技術的完善提供借鑒。

一、云計算的安全及其影響

隨著計算機技術的全面發展，近幾年，云計算這個名詞備受關注，成為了人們熱議的話題，并且在學術界、政府、商界都給予較大的肯定。云計算可以體現互聯網就是計算機技術的思想，云計算可以將豐富的計算機資源聯系在一起，組成一個巨大的計算機模式。云計算也可以為計算機用戶隨時的進行服務，為IT服務的便利提供無限的可能。云計算因其方便、快捷、經濟等優勢得到了越來越多企業的矚目，不僅能將IT業從復雜的工作中解救出來，還能使IT技術更加專注自身核心業務的發展[2]。

但是，目前云計算面臨著最關鍵的問題就是安全性問題，隨著云計算應用的越來越廣泛，安全問題越來越得到了人們的重視。人們開始對云計算的安全問題進行擔憂，有的客戶也不得不暫停云計算的使用。在這期間云計算的確出現了一些負面的新聞，如：2009年2月和7月亞馬遜網絡的癱瘓問題，以及2009年3月谷歌用戶信息泄密事件，這些都不得不使人們重新思考云計算面臨的安全問題。

二、分布式緩存技術的現狀和特點

（一）分布式緩存的結構

分布式緩存技術是采用網狀的連接方式將互聯網之間的服務器進行連接，數集可以在互聯網之間通過數據多副本機制傳輸。分布式緩存可以實現無中心化的操作控制臺，可以在任何一個服務器上登陸以實現對集群的訪問、數據的控制、實時的監控等，并且通過操作維護臺可以對集群的軟件進行升級、配置等服務[3]。

（二）分布式緩存的擴展性

分布式緩存可以實現對數據的高吞吐性，通過低延時的訪問服務，對數據服務增加節點從而為數據的處理能力進行擴充，并且擴充的應用訪問高度透明。例如：將已有的節點A上增添新的數據的數據，可以將B的數據直接添加到節點A上，通過命令指令的傳輸與傳送，實現數據的交換，不斷的對數據進行整合，從而實現將B的數據擴張到A節點上。

分布式緩存具有擴展性高這樣的性能可以使數據得到有效地擴展，實現數據空間的最大化，這樣可以更好的對數據進行整合處理，為數據的有效傳輸和儲存提供幫助。

（三）分布式緩存的可靠性

在互聯網工作中，數據的可靠性是十分重要的，分布式緩存就是這樣一個具有高可靠性的工具。通過使用副本機來實現數據的可靠性能。數據緩存具有N、R、W原則，N代表數據的副本數，R代表讀取多少副本才能認為讀成功，W寫了多少副本才能認為寫成功，這三量有這樣一個關系：當W+R>N時，可以認為系統是可靠的[4]。

在N、R、W原則中，數據各節點的IP是按照大小組成的有序的循環表，根據第一個節點來尋找其它活著的節點作為備節點，在沒有故障發生的情況下，協同器是路由的第一個節點，如果協同器節點發生故障，客戶可以選擇下一個活著的節點作為協同器，這樣通過在保證數據的一致性的基礎上，實現數據的可靠性，來保證數據的安全。

（四）分布式緩存的性能特點

眾所周知，分布式緩存具有高性能的特點，正是由于這樣的特點可以保證數據的有效傳輸。分布式緩存平臺采用同步接口和異步接口來實現數據的處理。同步接口在服務端實行執行成功返回命令后，可以使客戶端應用返回。異步接口則是通過回調函數的方式來確定應用實行。

影響服務端性能的因素有很多，如：線粒鎖的粒度、執行效率、內存的組織訪問方式等。經過反復的實驗測試，分布式緩存具有的高性能特點可以對數據的試行進行有力的幫助。

（五）分布式緩存技術的數據一致性

分布式緩存數據的一致性是通過控制數據值副本的一致性來實現數據版本的向量控制，即使數據被傳送到不同節點上，仍然可以實現數據的一致性。

在對數據進行操作時，要得到整個副本版號的實際情況，來確保寫入數據后保持版本的一致性和最新性。在操作的過程中，協同器獲取全部的副本版號，通過確定副本版號是否一致，來界定讀取的正誤，進而對版本進行更新，為下次的任務做好鋪墊。

三、分布式緩存技術面臨的挑戰

（一）緩存服務性能隔離的挑戰

在多個用戶運用服務器的場景下，資源競爭會無法滿足其中一部分的租戶的服務質量，也就存在性能干擾的問題。上述的現象叫做資源的劫持，就是在多租戶的環境中出現了資源被霸占的情況，所以如何對各個用戶之間采取保障性能的隔離手段成為了重要問題之一。每個用戶對資源的需求都不相同，這需要最大限度的提高資源的利用率，確保可滿足每個用戶的實際需求。由此可見，面向多租戶的緩存服務性能已經成為了當前緩存技術面臨的挑戰。

（二）緩存策略的適應及管理

緩存策略的制定是根據不同的場景進行的有針對性的設計，分為替換策略、一致策略等。緩存的適應機制是為了進一步完善系統服務性能，提高緩存的適應性。目前，緩存策略面臨著兩個挑戰，一個自適應問題，一個是管理問題。

計算機的專業人才運用跟蹤驅動模擬的方法對每個互聯網文件進行最優策略，提出了一種新的算法可以降低空規模，并且優化性能，但需要以犧牲準確率為代價。

結論：綜上所述，在解決云計算安全的前提下，對云計算環境下分布式緩存技術的進行優化使信息能夠準確、快捷、安全的進行傳輸。要結合分布式緩存技術面臨的現狀和挑戰，逐步完善緩存式技術的應用，使互聯網市場更加繁榮。

參考文獻

[1]劉義，陳犖，景寧.基于R-樹索引的Map-Reduce空間連接聚集操作[J].國防科技大學學報，2013，01（10）：136-141.

[2]王攀峰，張濤.基于云計算模型的氣象信息服務系統研究[J].計算機工程與設計，2013，10（15）：3717-3721.

[3]郭棟，王偉，曾國蓀.基于Memcached的緩存資源集中管理方法[J].計算機技術與發展，2013，12（18）：62-65.

[4]溫劍鋒.大數據背景下基于云技術的高校移動學習平臺構建研究[J].柳州師專學報，2013，06（20）：129-132.

（作者單位：天津市大港油田第一采油廠）