一站式学习Redis 从入门到高可用分布式实践（慕课）第十章 缓存设计与优化

课程目录

缓存的使用与设计

• 缓存的受益与成本

         受益：1.加速读写：经过缓存加速读写速度：CPU L1/L2/L3Cache、Linux page Cache加速硬盘读写、浏览器缓存、Ehcache缓存数据库结果

                    2.下降后端负载：后端服务器经过前端缓存下降负载：业务端使用Redis下降后端MySQL负载等

         成本：1.数据不一致 ：缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关

                    2.代码维护成本：多了一层缓存逻辑

                    3.运维成本：例如Redis Cluster

           使用场景

          1.下降后端负载：对高消耗的SQL：join结果集/分组统计结果缓存

           2.加速请求响应：利用Redis/Memcache优化IO响应时间

           3.大量写合并为批量写：如计数器先Redis累加再批量写DB

• 缓存更新策略

           1.LRU/LFU/FIFO算法剔除：例如maxmemory-policy

           2.超时剔除：例如expire

           3.主动更新：开发控制生命周期

• 缓存粒度控制

           三个角度

                 1.通用性：全量属性更好。

                 2.占用空间：部分属性更好。

                 3.代码维护：表面上全量属性更好。

• 缓存穿透优化----大量请求不命中

                     缘由：  1.业务代码自身问题

                                  2.恶意共计、爬虫等等

                 如何发现：1.业务的响应时间（可预计的）

                                    2.业务自己问题

                                    3.相关指标:总调用数、缓存层 命中数、存储层命中数

                    解决方法：

                                    1.缓存空对象

                                    2.布隆过滤器拦截

• 无底洞问题优化

                        加机器性能没有提高，反而降低

 

• 缓存雪崩优化
• 热点key重建优化

 

互斥锁 ：减小了重建缓存次数，增长了等待

永不过时：可能数据不一致