内存计算（In-memory Computing）指采用了各种内存计算在计算过程中让CPU从主内存读写数据，而不是从磁盘读写数据的计算模型。这里的内存技术包括列存储格式、数据分区与压缩、增量写入、无汇总表等方法。目前，内存计算主要是从存储架构（分布式缓存、内存数据库、内存云体系）和计算模型（基于主内存的并行处理、算法下放到数据层）两个方面提出解决方案。
分布式缓存架构：
由多台服务器组成一个缓存服务集群，以多节点集群方式提供缓存服务（物理架构上的分布式）
缓存数据（可看作一个大数据表）分布存储在多台缓存服务器上(逻辑架构上的分布式)
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1.web页面的缓存。
（二八原则：80%的访问都集中在20%的热数据上，因此可将高频数据预加载至内存）类似于chrome浏览器相关内存加载功能，浏览器算法会提前预判你的浏览地址，预加载至内存，提高点击反应速度，但会大大消耗内存（这也是chrome浏览器特别迟内存的原因）
2.应用对象缓存
缓存系统作为ORM框架的二级缓存对应用访问提供服务，目的为减轻数据库负载压力，加快访问速度。
3.状态变量缓存
包括Session会话及应用横向扩展时的状态数据等，这类数据是难以恢复的，要求有高可用性，多用于高可用集群应用。
4.并行处理
有大量中间计算结果需要共享。
5.事件处理
针对事件流的连续查询和实时处理
6.极限事物处理
为事务型业务提高吞吐率，低延时的解决方案，支持高并发事物请求处理，多用于铁路、金融服务、电信等领域（今后我会从金融领域详细讲解）
1.数据压缩技术
包括字典编码算法（*就是为经常出现字符型难以处理的数据属性作编号，保存其编号，能大大减少存储空间，提高访问效率）、高效压缩存储、数据操作
2.列存储结构
包括内存数据格式、内存索引等技术
（列存储在查询时不需要将全部数据读入内存；
字典编码压缩使得列存储减小了压缩空间，提高了查询效率；
列存储bitmap操作能够一次快速高效地定位到多条数据；
因为各列记录之间没有依赖关系，非常利于并行化）
3.分区
对数据表划分多节点并行处理，分布式缓存系统主要采用水平划分和垂直划分的方式
4.无汇总表（无需做数据汇总操作）
5.只插入差异数据
为了提高访问效率通常只插入差异化数据（分为主表Main和差异表Delta，主表是高度压缩的完整数据，支持读；差异表只包含少量新增数据，支持写数据操作…系统会定期将差异表中数据更新至主表）
Memcache是一个有代表性的高性能分布式内存对象缓存系统，通过缓存数据来提高访问效率。
Mecache是分布式缓存系统的名称，Mecacheds是缓存服务器程序。
Mecache分布式计算架构可以将一台机器上的多个Mecached服务器端程序或者分散部署在多个机器上的Mecached服务器程序组成服务端Server。
后面将会详细说明内存数据库、内存云MenCLoud、Spark内存计算。
知识点源于《大数据分析与计算》清华大学出版社
加入了自己对知识点的理解
