“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合,其中包含了基础技术部维护的多个服务,比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等,我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
在平时的开发中会经常用到缓存,比如locache、redis等,但一直没有对缓存有过比较全面的总结。下面从什么是缓存、为什么使用缓存、缓存的分类以及对每种缓存的使用分别进行分析,从而对缓存有更深入的了解。
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了,不过因为又临近一年一度的双11,而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题,所以还是准备拿出来说说。
1 首先,你需要安装apc or memcache or redis 。 安装完后。 以redis 为例。 至于如何安装,多找度娘。
一、缓存是什么? Cache 高速缓冲存储器,其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问。 位于速度相差较大的两种硬件/软件之间,用于协调两者数据传输速度差异的结构 二、缓存有哪几类? 1、基于web应用的系统架构图 📷 2、在系统架构中,不同层级之间为了加快访问速度,缓存都可以存在。 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存->减少对数据库的查询 Web服务器缓存->减少应用服务器请求 客户端浏览器缓存->减少对网站的访问 三、操作系统缓存 1、文件系统提供的Dis
缓存在分布式系统中应用广泛,如何在架构设计中使用缓存来优化业务一直都是一个重要的话题。本文主要对引入缓存需要解决的问题以及一些优秀的实践,让读者对缓存有一个比较宏观的了解。
缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
只要是位正儿八经的程序员应该都知道“缓存”是什么,甚至我司的很多做运营的小姐姐现在和程序员小哥哥交流中都时不时冒出“缓存”这个词,让人压力山大。
正常情况下,用户访问某条数据,第一次从数据库获取,后面会set进缓存,从缓存获取。缓存穿透指的是数据库没有这个值,当大量请求时,会经过缓存在数据库不断查询,数据库负担不断增加。这种情况下可能是业务代码异常,也可能是黑客利用不存在的key不断攻击数据库(所以redis不光可以提高性能,还可以利用减轻数据库压力防止黑客攻击)。那这种情况如何解决呢?
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
1.解释什么是 MVC 架构风格以及其中的组件交互关系 MVC 架构风格:用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑 聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻 辑。 MVC 架构将整个软件系统划分为模型、视图和控制器 3 个部分。模型负责维护并保存 具有持久性的业务数据,实现业务处理功能,并将业务数据的变化情况及时通知视图;视图 负责呈现模型中包含的业务数据,响应模型变化通知,更新呈现形式,并向控制器传递用户 的界面动作;控制器负责
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
我们在使用缓存的时候,不管Redis或者是Memcached,基本上都会遇到以下3个问题:缓存穿透、缓存并发、缓存集中失效。这篇文章主要针对【缓存并发】问题展开讨论,并给出具体的解决方案。
不管是 IO 瓶颈,还是 CPU 瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
作者:尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中,如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
说起缓存相关技术,老多了, memcache、redis、squid、varnish、web cache、 CDN等等。缓存技术五花八门,但这些技术间有什么共性的地方,又有什么不同的地方呢?答案肯定是有的,这次为大家分享及整理一下缓存方面的技术,主要分为三个系列展开:
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 六、分库分表总结 七、分库分表示例
缓存并发:高并发场景下,大量查询过期key值,最后查询数据库将结果回写到缓存,造成数据库压力过大。
使用缓存可以缓解大流量压力,显著提高程序的性能。我们在使用缓存系统时,尤其是大并发情况下,经常会遇到一些“疑难杂症”。本文总结了一些使用缓存时常见的问题及解决方案,以后在遇到这类问题时可以作为参考,在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么? 说说redis持久化方式?分别优缺点是什么?redis更新策略是什么? redis的数据结构存储?以及应用场景?如何实现集群和高可用? 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁(redis) 分布式锁的实现方式,zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表,redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿,redis的hotkey如何处理?如何保证数据库与缓存双写的一致性
数据库与缓存 摘要: 这里讲的缓存是数据库本身的缓存,并不是外部缓存例如Redis/Memcache等等。 数据库的数据分为冷数据和热数据库,通俗的讲冷数据是存储在磁盘上不经常查询的数据;而热数据是频繁查询的数据,这部分数据会被缓存到内存中。 本文节选自《Netkiller Architect 手札》 第 10 章 数据库与缓存 目录 10.1. 什么是数据库缓存? 10.2. 为什么缓存数据呢? 10.3. 什么时候使用数据库缓存 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 10.5. 谁来控制数据库缓存 10.6
只要是位正儿八经的程序员自然知道「缓存」是什么,甚至我司的很多做运营的小姐姐现在和程序员小哥哥的交流中都时不时冒出「缓存」字眼,让人压力山大
为什么需要缓存淘汰?你需要缓存30G的数据,但是Redis本身只能使用10G的内存,那你就得做个取舍了,毕竟鱼与熊掌不可兼得。为了利益最大化肯定要保留最重要的10个G。
问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。
mandb 用于初始化或手动更新索引数据库缓存。缓存包含与手册页系统的当前状态相关的信息,其中存储的信息由 man-db 实用程序用于提高其速度和功能。
离线缓存是指在有网络的状态下将从服务器获取的网络数据,如Json 数据缓存到本地,在断网的状态下启动APP时读取本地缓存数据显示在界面上,常用的APP(网易新闻、知乎等等)都是支持离线缓存的,这样带来了更好的用户体验。 如果能够在调用网络接口后自动缓存返回的Json数据,下次在断网状态下调用这个接口获取到缓存的Json数据的话,那该多好呢?Volley做到了这一点。 因此,今天这篇文章介绍的就是使用Volley自带的数据缓存,配合Universal-ImageLoader的图片缓存,实现断网状态下的图
京东的内容创作平台有很多的样式,比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道,频道就好比露出的位置,频道露出的前提是内容质量审核通过后,频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的,比如直播预告、优惠卷,其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核,或者在质检抽查中复活。
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从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
可靠的分布式计算系统和应用程序已成为杰出业务的基石,尤其是在自动化和管理关键任务业务流程以及向客户提供服务方面。作为这些系统和应用程序的开发人员和系统管理员,您应该提供各种信息技术(IT)解决方案,以确保您拥有最有效的系统。
四月份的时候,有位好朋友去美团面试。他说,被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证?这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下,一致性是如何保证的?本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
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