大数据缓存穿透？ 大数据传输解决方案？

分布式系统架构设计之分布式数据存储的安全隐私和性能优化

1、分布式系统架构设计之分布式数据存储的安全隐私和性能优化安全性 在分布式系统中，确保数据存储的安全性是至关重要的。安全性主要关注系统的防护措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。身份认证：通过密码、令牌或证书等方式，确保用户和系统组件的身份是合法的。这是防止非法用户进入系统或执行未授权操作的第一道防线。

2、节点故障对IO时延的影响：分布式存储系统的节点故障可能导致数据访问延迟或数据丢失。因此，在性能调优时需要考虑节点故障的恢复策略以及恢复后的性能表现。综上所述，分布式存储系统性能调优需要综合考虑IOPS、时延、吞吐量等多个性能指标，并根据具体业务需求和系统特点制定相应的优化策略。

3、cpu Cache Miss是指CPU在访问某个数据时，逐级查找缓存（LLL3）而未能命中目标数据，导致需要从内存逐级加载数据到缓存中的现象。这个过程相比于直接命中缓存，速度要慢数十倍，对程序性能产生显著影响。在分布式存储系统中，优化CPU cache miss对于提升系统性能至关重要。

4、IOPS调优：针对小IO场景的优化，通常关注减少IO请求的处理时间，如优化IO请求头的内存拷贝、减少IO入队次数、提高IO调度效率等。这些优化能够显著提升存储系统处理小IO请求的能力，从而提高IOPS。

5、可以考虑使用分布式数据库或NoSQL数据库来存储元数据，提高写入性能。IO路径优化 缩短IO路径：优化分布式文件系统的网络拓扑结构，减少数据访问时的网络跳数。使用高性能的网络设备和协议，如tcp/IP优化、RDMA（远程直接内存访问）等。

6、Ceph分布式存储性能调优的第六个方面主要集中在系统配置、网络参数以及集群优化配置上。以下是具体的调优步骤和建议：系统配置调优 安装内核调整工具：确保系统安装了必要的内核调整工具，以便对系统性能进行精细调整。

性能优化2.0,新增缓存后,程序的秒开率不升反降

1、性能优化0中新增缓存后程序秒开率不升反降的原因主要包括以下几点：大数据处理的瓶颈：大字段批量查询：当涉及大字段的批量查询时，直接将这些数据缓存到内存中可能会超出内存容量，导致内存压力增大，反而影响程序性能。缓存策略不适配大数据：内存限制：对于大数据或BLOB数据，直接缓存可能导致内存溢出，影响系统稳定性。

2、在性能优化0中，尝试引入缓存以提升程序秒开率，但出乎意料的是，结果不升反降。原本的目标是加快页面加载速度，但经过分析发现，大字段批量查询、批量文件操作以及网络传输等问题仍是瓶颈。尽管经过四轮优化将页面加载时间降至1秒，但缓存的加入并未带来预期效果。

3、优化后，系统性能得到了显著提升。除开晚上10点的业务高峰峰值外，已经没有超过2秒的响应了。晚上10点峰值时仍存在响应延迟的问题，主要是由于线上机器同时部署了多台服务，受到其他服务的影响。后续我们将继续优化其他服务的处理接口能力，或更好地做好服务隔离。

4、使用异步加载技术，如web Workers，将耗时的任务放在后台执行，避免阻塞主线程。利用浏览器缓存机制，存储静态资源，减少重复加载时间。通过实施这些关键策略，得物技术部成功提升了交易后台的渲染性能，向秒开目标迈进了一大步。

可参考最最最全的缓存使用指引

1、Caffeine：适合单机应用中需要高效缓存管理和复杂淘汰策略的场景，支持先进的缓存淘汰策略，性能极高。Redis：适合分布式系统、微服务架构下需要共享缓存、数据持久化或大规模缓存管理的场景，支持分布式缓存、多种数据结构和持久化机制。

2、清理浏览器缓存 步骤：打开浏览器，进入浏览器选项或设置。找到并点击进入“清除缓存”或类似选项。勾选需要清除的缓存数据，如图片、Cookie、历史记录、密码等。点击“清除”或“确定”按钮，完成浏览器缓存的清理。清理系统缓存 步骤：按下“Win+R”组合键，打开运行窗口。

3、清除Safari浏览器缓存 我们使用Safari浏览器来浏览网页的时候，都会产生一些缓存数据。

4、打开懒人听书这款软件，可以直接在主界面中找到系统推荐的电子书，也可以根据自己的喜好进行书籍的选择；书籍搜索方式如下：（1）点击懒人听书主界面右上角的搜索按钮；（2）在搜索界面的搜索框中，输入自己感兴趣的书籍名称或者书籍关键词，例如三生三世，然后就进入了相应的书籍界面。

5、懒人听书缓存音频的步骤如下：打开软件并选择书籍 首先，打开懒人听书这款软件。在主界面中，你可以直接浏览系统推荐的电子书，这些书籍通常是根据热门程度和用户评价进行排序的。如果你有自己感兴趣的书籍，可以通过搜索功能进行查找。

如何理解布隆过滤器和布谷鸟过滤器的相同点和不同点?

1、布隆过滤器与布谷鸟过滤器：相同点与不同点解析 布隆过滤器，一种在大数据场景中高效地判断元素是否存在，避免大量数据处理的利器。它通过一个长数组与多个哈希函数，实现对元素的快速判断与存储，但不存储元素本身，只记录元素是否出现过。

2、总结： 布隆过滤器和布谷鸟过滤器都是用于减少无效数据库查询、提高系统性能的过滤器。 它们通过不同的机制和优化策略，提高了过滤效率和空间利用率。 误判问题始终是它们需要解决的挑战，但在实际应用中，选择合适的过滤器取决于具体场景的需求，包括对误判率、空间效率和查询性能的权衡。

3、布隆过滤器：通常使用较少的存储空间。布谷鸟过滤器：相较于布隆过滤器，需要更多的存储空间。应用场景：布隆过滤器：适用于查询速度快、可容忍一定误判率的场景。如缓存系统、垃圾邮件过滤等。布谷鸟过滤器：适用于对误判率要求高的场景。如网络路由、存储系统等。

4、布隆过滤器：不支持删除已经存在的数据。布谷鸟过滤器：支持动态的新增和删除元素，这是其相较于布隆过滤器的一大优势。查找性能：布隆过滤器：在数据量大时，查找性能可能受到影响。布谷鸟过滤器：即使在接近满载的情况下，也能保持较高的查找性能。