search

wittyResry / myIssue

My issue mark down^_^ 欢迎吐槽，讨论~~
https://github.com/wittyResry/myIssue/issues
The Unlicense
5 stars 1 forks source link

分布式缓存（distributed catch system） #85

Open wittyResry opened 6 years ago

wittyResry commented 6 years ago

引言

缓存思路，空间换时间。（空间换时间还在，数据查询索引、利用某种数据结构缓存数据 服务端三大法宝：MemCache+反向代理+分库分表，可见缓存的地位 缓存是为了解决查询扫描磁盘IO和页面访问速度的矛盾。

使用场景

数据的访问频率：频率高适合，低则不适合 数据的读写比例：比例高适合，低则不适合 数据一致性要求：一致性要求低适合，高则不适合

更新策略

  1. 方案一： 
    数据写入-update->DB-update->Tair/Redis
数据查询-->Tair/Redis-没有命中查询数据库->DB->写DB成功后再更新缓存
                 |                               |
                hit                               |
                 V                               |
               返回<------------------------------|
    • 思考：如2个线程同时先后执行更新操作，线程1更新数据库后，线程2也更新了数据库。然后都并发写缓存，但线程2先执行了更新缓存的操作，而线程1在执行更新缓存的时候就把线程2更新的数据给覆盖掉了，导致缓存脏掉。
    • 解决：有没有解决的方法呢？当然有的，就是讲数据写入的时候，写DB成功后，是将缓存失效掉，这样就不会出现缓存脏的情况。但要消耗一次用户查DB的损耗，新的方案如下： 
      数据写入-update->DB-失效缓存->Tair/Redis
数据查询-->Tair/Redis-没有命中查询数据库->DB->写DB成功后再更新缓存
             |                               |
            hit                               |
             V                               |
           返回<------------------------------|

缓存分类

根据规模和部署分类：分布式缓存、单机缓存、集群缓存 根据在软件系统中的位置分类：浏览器缓存、服务端缓存、网络中的缓存

用户体验和系统性能