可扩展性之路上的分布式缓存

伊克巴尔汗

如果您正在开发 ASP.NET 应用程序、Web 服务或高性能计算 (HPC) 应用程序，您可能会在尝试扩展应用程序并对应用程序施加更多负载时遇到重大的可伸缩性问题。 对于 ASP.NET 应用程序，瓶颈出现在两个数据存储中。 第一个是驻留在数据库中的应用程序数据，另一个是 ASP.NET 会话状态数据，它通常以 Microsoft 提供的三种模式（InProc、StateServer 或 SqlServer）之一存储。 这三个都有主要的可扩展性问题。

Web 服务通常不使用会话状态，但它们在应用程序数据方面确实存在可伸缩性瓶颈。 就像 ASP.NET 应用程序一样，Web 服务可以托管在 IIS 中并部署在 Web 场中以实现可伸缩性。

设计用于执行大规模并行处理的 HPC 应用程序也存在可扩展性问题，因为数据存储不能以相同的方式扩展。 HPC（也称为网格计算）传统上使用 Java，但随着 .NET 获得市场份额，它在 HPC 应用程序中也变得越来越流行。 HPC 应用程序部署到数百甚至数千台计算机上进行并行处理，它们通常需要对大量数据进行操作并与其他计算机共享中间结果。 HPC 应用程序使用数据库或共享文件系统作为数据存储，而这两种应用程序的扩展性都不是很好。

分布式缓存

缓存在硬件和软件领域都是一个众所周知的概念。传统上，缓存是一种独立的机制，但在大多数环境中不再可行，因为应用程序现在在多个服务器上运行，并且在每个服务器内的多个进程中运行。

内存中分布式缓存是一种缓存形式，它允许缓存跨越多个服务器，以便其大小和事务容量可以增长。由于多种原因，分布式缓存现在变得可行。首先，内存已经变得非常便宜，你可以用一次性的价格给计算机装上许多千兆字节的内存。其次，网卡的速度变得非常快，1Gbit 现在已成为各地的标准，而 10Gbit 也越来越受欢迎。最后，与通常需要高端计算机的数据库服务器不同，分布式缓存在成本较低的计算机（如用于 Web 服务器的计算机）上运行良好，这使您可以轻松添加更多计算机。