普罗之家

转自javaEye：

互联网服务的特点就是面向海量级的用户，面向海量级的用户如何提供稳定的服务呢？这里，对这几年的一些经验积累和平时接触的一些理念做一个总结。
一、原则
1．Web服务的CAP原理
CAP是指的是三个要素：一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition tolerance)。CAP原理指的是这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾，对于海量级服务，一般这是一条常记心中的基准准则。
如下是《Web服务的CAP 》关于CAP的定义：

• 一致性：可以参考数据库的一致性。每次信息的读取都需要反映最新更新后的数据。
• 可用性：高可用性意味着每一次请求都可以成功完成并受到响应数据
• 分区宽容度：这个是容错机制的要求。一个服务需要在局部出错的情况下，没有出错的那部分被复制的数据分区仍然可以支持部分服务的操作，可以简单的理解为可以很容易的在线增减机器以达到更高的扩展性，即所谓的横向扩展能力。 (全文…)

1、Hypertable：它是搜索引擎公司Zvents根据Google的9位研究人员在2006年发表的一篇论文《Bigtable：结构化数据的分布存储系统》开发的一款开源分布式数据储存系统。Hypertable是按照1000节点比例设计，以 C++撰写，可架在 HDFS 和 KFS 上。尽管还在初期阶段，但已有不错的效能：写入 28M 列的资料，各节点写入速率可达7MB/s，读取速率可达 1M cells/s。Hypertable目前一直没有太多高负载和大存储的应用实例，但是最近，Hypertable项目得到了百度的赞助支持，相信其会有更好的发展，地址：http://www.bt285.cn 下载。 (全文…)

将来，数据将是驱动一切的动力。这点，从google的chrome os可以感觉到这种变化。

而数据要能够支撑越来越庞大的访问，那么分布式数据存储就成为必然。

而k-v类型数据存储将会越来越兴盛。

总结：我需要赶快把自己的K-V数据存储搞出来。