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1 分層緩存架構(gòu)設(shè)計(jì)

2 緩存帶來的復(fù)雜度問題

常見的問題主要包括

數(shù)據(jù)一致性

緩存穿透

緩存雪崩

緩存高可用

緩存熱點(diǎn) 下面逐一介紹分析這些問題以及相應(yīng)的解決方案。

數(shù)據(jù)一致性

因?yàn)榫彺鎸儆诔志没瘮?shù)據(jù)的一個(gè)副本，因此不可避免的會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致問題。導(dǎo)致臟讀或讀不到數(shù)據(jù)的情況。數(shù)據(jù)不一致，一般是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或節(jié)點(diǎn)故障導(dǎo)致

問題出現(xiàn)的常見3個(gè)場(chǎng)景以及解決方案：

緩存穿透

緩存一般是Key，value方式存在，當(dāng)某一個(gè)Key不存在時(shí)會(huì)查詢數(shù)據(jù)庫，假如這個(gè)Key，一直不存在，則會(huì)頻繁的請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫，對(duì)數(shù)據(jù)庫造成訪問壓力。

主要解決方案：

對(duì)結(jié)果為空的數(shù)據(jù)也進(jìn)行緩存，當(dāng)此key有數(shù)據(jù)后，清理緩存

一定不存在的key，采用布隆過濾器，建立一個(gè)大的Bitmap中，查詢時(shí)通過該bitmap過濾

緩存雪崩

緩存高可用

緩存是否高可用，需要根據(jù)實(shí)際的場(chǎng)景而定，并不是所有業(yè)務(wù)都要求緩存高可用，需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)，具體情況進(jìn)行方案設(shè)計(jì)，例如臨界點(diǎn)是是否對(duì)后端的數(shù)據(jù)庫造成影響。

主要解決方案：

分布式：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的海量緩存

復(fù)制：實(shí)現(xiàn)緩存數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的高可用

緩存熱點(diǎn)

一些特別熱點(diǎn)的數(shù)據(jù)，高并發(fā)訪問同一份緩存數(shù)據(jù)，導(dǎo)致緩存服務(wù)器壓力過大。

解決：復(fù)制多份緩存副本，把請(qǐng)求分散到多個(gè)緩存服務(wù)器上，減輕緩存熱點(diǎn)導(dǎo)致的單臺(tái)緩存服務(wù)器壓力

3 業(yè)界案例

案例主要參考新浪微博陳波的技術(shù)分享

技術(shù)挑戰(zhàn)

Feed緩存架構(gòu)圖

架構(gòu)特點(diǎn)

新浪微博把SSD應(yīng)用在分布式緩存場(chǎng)景中，將傳統(tǒng)的redis/MC + MySQL方式，擴(kuò)展為 Redis/MC + SSD Cache + Mysql方式，SSD Cache作為L(zhǎng)2緩存使用，第一降低了MC/Redis成本過高，容量小的問題，也解決了穿透DB帶來的數(shù)據(jù)庫訪問壓力

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主要在數(shù)據(jù)架構(gòu)、性能、儲(chǔ)存成本、服務(wù)化等不同方面進(jìn)行了優(yōu)化增強(qiáng)

到此，相信大家對(duì)“Java緩存架構(gòu)設(shè)計(jì)常見問題有哪些”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！