一种是通过环境变量访问，服务的IP和端口在容器启动时做为环境变量传递进入容器，容器的应用可以根据这些环境变量访问服务，例如访问redis或者 mysql。这样就要求服务先启动，否则服务的相关信息就没法传入Pod（因为此时服务还没有创

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处理。 九、可扩展性设计之 Cache 与 Search 的利用 通过引入Cache（Redis、Memcached），减少数据库的访问，增加性能。 通过引入Search（Lucene、S

使用google的开源缓存技术guava或者使用memcacahe作为应用层的缓存，也可以使用redis作为数据库层的缓存。 另外，在某些场景下，关系型数据库并不是很适合，例如我想做一个“每日输入

深入浅出Nodejs读书笔记 NodeJS的代码调试和性能调优 在 Node.js 应用中集成 Redis Node.js 应用程序的 5 条性能建议 国内Nodejs 2015汇总 Mongodb t

搞搞Hadoop、hbase一类的东西。过不了一段时间，就觉得没意思，又去研究分布式缓存，比如redis。然后又过不了一段时间，又去研究分布式计算，比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后

：解析request中的body，存到 this.request.body 字段中； 简单的session实现 ：通过内存或者redis保存session，不推荐在生产环境中使用；生产环境的session服务由后端自行完成。 最

能仅仅是把用户生成的数据对象快速的缓存起来。这个时候NoSQL就派上了用场，以Mongodb，Redis为代表的NoSQL都引入了一些相对现代化的方式存储数据，比如支持Json，Document的概念

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分布式任务处理架构图如下，在分布式任务处理引擎的基础上，我们可以通过在图下方左侧的分布式任务队列（Redis缓存）中取任务，然后由我们的引擎一步 一步去调度相应的服务，将结果返回给对应的服务进行业务处理，

络架构，像刚才说的多点多层互联，再就是它有比较好的运维体系，目前的话，我们申请机器、申请服务、Redis、MySQL这些全都是线上自动完成。 然后融合的话： （1）我们对CDN开放，我们选择多家CDN接入；

下面是NoSQL的分类表，也是我用来写这篇文章时做实践的产品： Key-Value 存储: Oracle Coherence, Redis, Kyoto Cabinet 类BigTable存储: Apache HBase, Apache

网页开发：2006年左右，C++和 fastcgi就被一起赶出 web世界了。 高性能服务：varnish, nginx, redis 等新的高性能网络服务器都是纯C开发的。 分布式应用：2007年左右， C++被java和其他动态语言彻底赶跑。

数据库，SQL服务器，ODBC驱动程序和工具 hiberlite ：用于Sqlite3的C++对象关系映射 Hiredis ： 用于Redis数据库的很简单的C客户端库 LevelDB ： 快速键值存储库 LMDB ：符合数据库四大基本元素的嵌入键值存储

数据服务化具体的实现可能还是先从主流互联网应用数据库(比如MySQL， PostgreSQL)开始，然后逐渐覆盖各种实现，比如Redis实现、MongoDB实现等。在解决完功能问题之后，要解决性能问题、安全问题，整个就会变成一个很大

任何进程或者主机通信。唯一罕见的例外情况就是客户数据无法在同一台主机上保存。 第二个进程是redis键值存储，我们使用它来检查速度和限制，并使用它为每个应用程序ID存储实时日志和计数器。这些计数器

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队列可以是一张数据库的表，发送者将消息写入表，接收者从数据表里读消息。 如果一个程序把数据写入Redis等内存Cache里面，另一个程序从Cache里面读取，缓存在这里就是一种分布式队列。 流式编程里面的的数据流传输也是一种队列。

另外我们把主要的存储从MySQL慢慢迁移到CKV，CKV是我们公司内部研发的Key-Value分布式存储，可以理解为类似的分布式的Redis存储。 下图是AMS早期的系统架构图，可以看出某些模块有比较明显的单体现象，后端服务数也不多。

作为主数据库。为了实现会在短时间内过期的Bloom筛选器（用于浏览器缓存），我们出于更高写入吞吐率的考虑使用了 Redis 。无状态应用程序服务器（ Orestes Servers ）提供了用于访问后端功能（文件托管、