简介
官网地址：https://www.couchbase.com/
Couchbase是一个较新的、发展迅速的nosql数据库技术。2014年，viber宣布使用Couchbase替换Mongodb，以适应10亿级的用户量，目前，Couchbase已大量运用于生产环境，国内使用的公司主要有新浪，腾讯等。
Couchbase是CouchDB和MemBase的合并。而memBase是基于Memcached的。因此Couchbase联合了Couchbase的简单可靠和memcached的高性能，以及membase的可扩展性。
灵活的数据模型：Couchbase中使用json格式存储对象和对象之间的关系。
Nosql数据库的一个特性是不需要定义数据结构，在Couchbase中，数据可以存储为key-value对或者json文档，不需要预先定义严格的格式，由于这种特性，couchbase支持以 scale out（水平扩展）方式扩展数据量，提升io性能，只需要在集群中添加更多的服务器就行了。相反，关系数据库管理系统scale up（纵向扩展），通过加更多的CPU，内存和硬盘以扩展容量。
Couchbase可用于单机环境，也可以和其他服务器一起提供分布式的数据存储。
特点
CouchBase是在memcached和redis之类缓存组件的基础上发展而来的，被称作为可能是好的缓存系统。所其必然能满足之前的前辈所满足不了的地方。
传统的缓存组件包括memcached和redis有着这种或者那种的缺点：
- Cluster支持完善度不够或者直接没有Cluster
- 没有良好的高可用性机制，持久化支持的亦不是很完善
- 扩容和故障恢复能操作维护复杂
- 其他
而CouchBase则对上面的一些缺点都有着良好的支持。或者说
CouchBase所提供的任何单一功能，在市面上基本上都能找到一款数据库能够满足。但是这些数据库实际使用的话总是会有各种各样的妥协，性能很好的话，扩展性可能很差之类的。而CouchBase的目标就是建立一个大一统，各种功能都包含可用，所谓接近完美的数据库。
技术特征
数据存储
Couchbase通过使用buckets提供数据管理服务，buckets相当于关系数据库中的库，Couchbase中没有表的概念，保存数据时，先建bucket，然后就直接插入数据了。buckets可以供集群中的多个客户端程序访问。Couchbase通过Buckets组织，管理和分析数据资源。
Couchbase中有两种类型的数据bucket，当启动Couchbase服务的时候，可以选择需要的类型。
1)memcached buckets。只将数据存储在内存中。提供了一个分布式的(横向扩展)，纯内存的，key-value缓存。Memcached buckets 设计用于关系数据库的缓存，可以缓存经常访问的数据，由此减少web程序中数据库的查询次数。
2)couchbase buckets。存数据在内存和硬盘。提供高可用性和可动态重新配置的分布式数据存储，提供数据持久化和复制服务。couchbase buckets 兼容开源的分布式缓存memcached
内存分配
Server Quota：
Couchbase服务初始化时会给服务器分配内存限额，表示这个服务器中可用的大内存，是node级的。初始配置在集群中的台服务器(node)上，所有服务器的内存配额都是一样的。例如集群中有10台服务器，服务器内存配额是16G，整个集群中*共160G可用内存。如果需要加2个新的服务器，每个新的服务器需要16G的可用内存，集群中可用的内存数将是192G。
Bucket Quota:
Bucket 内存配额是分配给一个bucket的可用内存。配置在每个节点上，是从server quota中分配出去的。例如，如果你创建了一个新的bucket，限额是1GB，在10个节点的集群中，汇总后会有10G。如果添加两个节点，集群中汇总后会有12G的bucket 限额。
从图上可以看出，增加新的节点就可以扩展总的可用内存，从而增加存储的数据量。通过bucket限额系统可以判断数据是否应该调出内存。
vBucket
vBucket相当于一个key的子集，保存的是客户端存储对象的key值，vBuckets 用于在集群的节点间分配数据和备份数据。是 couchbase 实现 auto sharding，在线动态增减节点的重要基础。不是用户可访问的组件，但是至关重要。
通过vbucket，客户端直接访问保存信息的服务器，不需要通过中间代理或者其他架构，因此可以从数据中抽象出物理拓扑结构。这种方式使couchbase易扩展。
这种架构不同于memcached使用的架构，memcached的做法是用 key 算出一个 hash，得到服务器列表中的对应服务器。这个列表需要动态维护，还需要一个hash算法用于处理集群拓扑结构的变化。
如以下代码所示：
-