一般情况下数据存在数据库中,应用程序直接操作数据库。当访问量上万,10万、百万,需要引入缓存。
将已经访问过的内容或数据存储起来,当再次访问时先找缓存,缓存命中返回数据。不命中再找数据库,并回填缓存。
数据库的数据是存在文件里,也就是硬盘。与内存做交换(swap)
将数据缓存在Redis中,也就是存在了内存中。内存天然支持高并发访问。可以瞬间处理大量请求。qps到达11万/S读请求 8万/S 写请求。
传统的session是由tomcat自己进行维护和管理。集群或分布式环境,不同的tomcat管理各自的session。
只能在各个tomcat之间,通过网络和Io进行session的复制,极大的影响了系统的性能。
将登录成功后的Session信息,存放在Redis中,这样多个服务器(Tomcat)可以共享Session信息。Redis的作用是数据的临时存储
一般讲锁是多线程的锁,是在一个进程中的,多个进程(JVM)在并发时也会产生问题,也要控制时序性,可以采用分布式锁。可以通过Redis的 setNX 实现
做乐观锁(Redis)
同步锁和数据库中的行锁、表锁都是悲观锁,悲观锁的性能是比较低的,响应性比较差高性能、高响应(秒杀)采用Redis可以实现乐观锁 watch + incr
缓存原指CPU上的一种高速存储器,它先于内存与CPU交换数据,速度很快。现在泛指:存储在计算机上的原始数据的复制集,便于快速访问。
在互联网技术中,缓存是系统快速响应的关键技术之一,以空间换时间的一种技术(艺术)
在大型网站中从浏览器到网络,再到应用服务器,再到数据库,通过在各个层面应用缓存技术,大大提升了系统性能和用户体验。
客户端缓存如: 页面缓存 浏览器缓存 app缓存
网络端缓存如:web 代理缓存 (比如Nginx) 边缘缓存 如CDN
缓存经常采用的读写模式有三种:
读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。
更新的时候: 先更新数据库的值,然后删除缓存
1、缓存的值是一个结构:hash、list,更新数据需要遍历,先遍历(耗时)后修改
更新思路:
懒加载,使用的时候才更新缓存, 使用的时候才从DB中加载
也可以采用异步的方式填充缓存, 开启一个线程 定时将DB的数据刷到缓存中
1、先更新数据库,再更新缓存
update与commit之间,更新缓存,commit失败 ,则DB与缓存数据不一致
2、先删除缓存,再更新数据库
update与commit之间,有新的读,缓存空,读DB数据到缓存 数据是旧的数据 ,commit后 DB为新数据 ,则DB与缓存数据不一致
3、先更新数据库,再删除缓存(推荐)
update与commit之间,有新的读,缓存空,读DB数据到缓存 数据是旧的数据,commit后 DB为新数据, 则DB与缓存数据不一致
采用延时双删策略Read/Write Through Pat
缓存的常见设计思路并能够运用到项目中
可结合秒杀系统进行分析
1.首先需要多层次设置缓存,比如先 负载均衡服务器缓存 前端页面缓存 服务端缓存 数据库缓存
2.根据存放的数据选择合适的服务器缓存,如:
简单数据类型: Value是字符串或整数或二进制 Value的值比较大(大于100K) 只进行setter和getter 可采用Memcached Memcached纯内存缓存,多线程 K-V
复杂数据类型: Value是hash、set、list、zset 需要存储关系,聚合,计算 可采用Redis
3.缓存服务器应该做成集群,原因是:保证高可用性
redis 集群可采用: codis 哨兵+主从 RedisCluster
4.缓存的数据结构设计
可根据实际需求,设计的数据表一致