廊坊企业做网站,做企业官网的公司,徐州网站制作怎么做,最好的网站推广软件最近一段时间在做双十一的优化#xff0c;对于缓存的使用和改造渐渐有了一些思考#xff0c;记录一下 缓存的使用、选择 * 读简单#xff0c;写复杂的业务最好放在写入端 * 读复杂#xff0c;写简单的业务逻辑放在读取端 * 根据业务的类型#xff0c;选择是使用集中式缓存… 最近一段时间在做双十一的优化对于缓存的使用和改造渐渐有了一些思考记录一下 缓存的使用、选择 * 读简单写复杂的业务最好放在写入端 * 读复杂写简单的业务逻辑放在读取端 * 根据业务的类型选择是使用集中式缓存还是分布式的 * key-value的规则 * 基础的cache需要关注的事替换策略等等。。。缓存导致的数据不一致补偿措施 * 对于集中式的缓存做补偿是比较容易的 * 对于分布式的相对来说比较麻烦方案待考虑TMD tair是怎么搞得有同步机制补偿吗感觉不太对啊TODO缓存并发写入的问题 * 缓存也是有状态的序列化对象一定要注意并发的问题md上次统一调度的是否确认审核就出现了这个情况too young too simple大促期间的控制 * 失效时间 * 预热数据量 * 预热校验 * 预热流程比如说预热会不会导致下游服务击穿是否会存在批量DB操作或者引发DB性能问题 * 预热的并发数量控制 * 批量预热等cache重建大批量缓存同时失效可能会导致缓存击穿率升高 缓存失效时间加一个随机数避免同时失效考虑是否需要失效后在做一下加载看情况决定是否有必要我感觉大促没必要非关键链路应用加流控而且具体的的缓存实现方式也很有意思看Guava的cache实现使用了FutureTask的形式这个设计四高一 转载于:https://www.cnblogs.com/kakaxisir/p/7426332.html
