大数据平台的底层存储系统往往无法匹配上层计算应用的读写性能,而一个设计良好的分布式缓存系统将缩小CPU密集型应用和IO密集型应用之间不匹配的性能差距。设计的面向大数据应用的分布式缓存系统,在读写流程、I/O事件驱动并发模型及元数据模型等方面进行了合理设计与优化,并使用fio工具测试了顺序写、随机写、顺序读及随机读场景下的吞吐率与IOPS等性能指标,验证了该分布式缓存系统的高性能优势和应对高并发场景的扩展能力。
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