分布式内存缓存分布式体系，具备故障主动恢复功能，无单点故障问题，稳定性佳好，支撑程度扩大好，对营业层供给通用接口，后端具体的缓存应用对营业透明代码侵人道一般，须要惹人通用的api平日有收集操作。

开辟者大年夜赛路演 | 12月16日，技巧立异，北京不见不散

采取一致性hash算法，即使部分节点down机，也不会导致全部的缓存掉效，新增节点也不会导致大年夜量缓存掉效和重建

概述

redis实例都邑开启auth功能

什么是缓存

缓存在wiki上的定义：用于存储数据的硬件或软件的构成部分，以使得后续更快拜访响应的数据。缓存中的数据可能是提前计算好的结不雅、数据的副本等。典范的应用处景：有cpu cache, 磁盘cache等。本文中说起到缓存主如果指互联网应用中所应用的缓存组件。

为什么惹人缓存

传统的后端营业场景中，拜访量以及对响应时光的请求均不高，平日只应用DB即可知足请求。这种架构简单，便于快速安排，很多网站成长初期均推敲应用这种架构。然则跟着拜访量的上升，以及对响应时光的请求晋升，单DB无法再知足请求。这时刻平日会推敲DB拆分(sharding)、读写分别、甚至硬件进级(SSD)等以知足新的营业需求。然则这种方法仍然会见临很多问题，重要表如今：

机能晋升有限，很难达到数量级上的晋升，尤其在互联网营业场景下，跟着网站的成长，拜访量经常会见临十倍、百倍的上涨。

成本昂扬，为了承载N倍的拜访量，平日须要N倍的机械，这个价值难以接收。

一丶分布式高并发缓存设计体系

总体架构图

1.2自定义的客户端协定

营业模块采取自定义应用层协定和cacheProxy交互

全部cache后端采取什么协定，什么存储(redis，memcached等)对营业模块透明

cache后端和营业端进行了隔离，修改互不影响

1.2负载均衡与容错机制

一份缓存数据保存两份，当前hash节点和下一?真实的hash节点，单个节点down机时，缓存也不会立时掉效

cacheMan是一个弱的治理节点，负责监控，删除节点，新增节点，可以随便率性启停

三、解决筹划

1.3缓存保护与镌汰机制

redis原生超机会制+三层LRU缓存架构，削减最终穿透到redis实例上的请求。

客户端LRU缓存

cacheProxy代劳LRU缓存

redis实例内存总量限制+LRU缓存

1.4安然机制

redis实例都监听在内网ip

1.5核心流程

新增redis节点

缓存概述

删除redis节点

set缓存

get缓存

二、问题

任何平台跟着用户范围的扩大年夜、功能赓续的添加，持久化数据库层遭受的读写压力会越来越大年夜，一旦数据库承压过大年夜会导致读写机能陡然降低，严重时会导致大年夜量的营业请求超时，进而产生“雪崩”激发严重的故障。

安营业层和数据库持久层之间惹人一层内存缓存层，对于复杂且营业逻辑上不会变更的萌芽结不雅进行缓存，营业请求再次提议时，每次都先大年夜缓存层中萌芽，大年夜而大年夜大年夜削减对数据库的萌芽，减小对数据库的压力。

四、分布式内存缓存、本跌宕放诞点缓存、应用层缓存比较

类型稳定性扩大性通用性对代码的侵人道

应用层缓存应用会频沉重启更新，缓存易损掉，稳定性不佳差，受限于过程的资本限制差，不合应用难以复竽暌姑代码侵人道小，无收集操作，只须要操作应用过程内存

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本文标题：分布式高并发缓存设计系统

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