传统缓存 用户请求 ——> tomcat ——> Redis DB tomcat的并发远远低于Redis，tomcat的并发就成为当前业务的瓶颈了 多级缓存 用户请求 ——> nginx ——...> nginx本地缓存 ——> redis ——> JVM缓存 ——>DB nginx本地缓存如果有结果直接返回给用户。...如果nignx本地缓存没有，就去找redis找缓存。 如果Redis没有缓存就去JVM找缓存。 实在没有数据，就去DB查询。...如果查询不到，塞入可过期的Redis假数据，防止暴力攻击DB 了解分布式缓存与进程本地缓存 分布式缓存：Redis 优点 可共享数据 高可用（集群方案） 缺点 维护性高 本地缓存：HashMap 优点...可以理解成一个高性能的Map结构 Caffeine提供了三种缓存驱逐策略 基于容量：创建Caffeine对象时设置缓存数量的上香 基于时间：创建Caffeine对象时设置缓存的有效期 基于引用：设置缓存为软引用或弱引用
，下次不经过接口运算，直接读取缓存中的数据，当缓存中没有数据，再去计算。...ehcache集群同步方式是组播，即一个服务器发生修改时，n个服务器的集群会发生n-1次数据传递。（组播，一个服务器向组中发送一次请求，通过路由器逐级发送到组中）。...随着服务器的增多，数据传递的次数也会增加，这点很不好。而redis是主从，修改数据先去主，主再将修改数据发到从里面。...这些理由不是很充分，但是有一个结论，就是ehcache不适合集群，redis适合集群，业务服务器访问redis集群服务器要发送请求，这个耗资源，不如使用本地缓存，消耗少。...也就是本地使用ehcache缓存，集群是用redis，数据先访问本地缓存，本地缓存找不到就去redis找。
带有高速缓存CPU执行计算的流程 程序以及数据被加载到主内存 指令和数据被加载到CPU的高速缓存 CPU执行指令，把结果写到高速缓存 高速缓存中的数据写回主内存 目前流行的多级缓存结构如下图： 三、CPU...缓存行必须时刻监听所有试图读该缓存行相对就主存的操作，这种操作必须在缓存将该缓存行写回主存并将状态变成S（共享）状态之前被延迟执行。...缓存行也必须监听其它缓存读主存中该缓存行的操作，一旦有这种操作，该缓存行需要变成S（共享）状态。...缓存行也必须监听其它缓存使该缓存行无效或者独享该缓存行的请求，并将该缓存行变成无效（Invalid）。 当有一个CPU修改该缓存行时，其它CPU中该缓存行可以被作废（变成无效状态 Invalid）。...如果一个缓存将处于S状态的缓存行作废了，而另一个缓存实际上可能已经独享了该缓存行，但是该缓存却不会将该缓存行升迁为E状态，这是因为其它缓存不会广播他们作废掉该缓存行的通知，同样由于缓存并没有保存该缓存行的
来源：https://tech.youzan.com/ 为什么要做 TMC 多级缓存解决方案的痛点 TMC 整体架构 TMC 本地缓存 如何透明 整体结构 热点发现 整体流程 数据收集 热度滑窗 热度汇聚...热点探测 特性总结 实战效果 快手商家某次商品营销活动 双十一期间部分应用 TMC 效果展示** 功能展望 ---- TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache...多级缓存解决方案的痛点 基于上述描述，我们总结了下列 多级缓存解决方案需要解决的需求痛点： 热点探测：如何快速且准确的发现 热点访问 key ？...数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？ 效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据，验证多级缓存效果？...上图为本地缓存命中率曲线图 可以看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增长，本地缓存命中率达到近 80%（即应用集群中 80% 的缓存查询请求被 TMC 本地缓存拦截）。
TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。...TMC 在通用“分布式缓存解决方案（如 CodisProxy + Redis，如有赞自研分布式缓存系统 zanKV）”基础上，增加了以下功能： 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题...多级缓存解决方案的痛点 基于上述描述，我们总结了下列 多级缓存解决方案 需要解决的需求痛点： 热点探测：如何快速且准确的发现 热点访问 key ？...数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？ 效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点 key 等数据，验证多级缓存效果？...上图为本地缓存命中率曲线图 可以看出活动期间缓存请求量及本地缓存命中量均有明显增长，本地缓存命中率达到近 80%（即应用集群中 80% 的缓存查询请求被 TMC 本地缓存拦截）。
多级缓存 简介 1....的性能成为整个系统的瓶颈 •Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击 2.多级缓存理论 多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能： 浏览器访问静态资源时，...Redis查询未命中，则查询Tomcat 请求进入Tomcat后，优先查询JVM进程缓存 如果JVM进程缓存未命中，则查询数据库 在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat...查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。...JVM缓存 Tomcat服务器的进程缓存 1.
今天我们来聊聊缓存这个话题，看看在微服务环境下如何设计有效的多级缓存架构。主要涉及三方面内容： Web 应用的客户端缓存； 应用层静态资源缓存； 服务层多级缓存。...首先，咱们先讲解微服务架构的多级缓存设计。 微服务架构中的多级缓存设计 提到缓存，想必每一位软件工程师都不陌生，它是目前架构设计中提高性能最直接的方式。...多级缓存设计 保障缓存一致性 但事无完美，当引入多级缓存后，我们又会遇到缓存数据一致性的挑战，以下图为例： 缓存一致性问题 我们都知道作为数据库写操作，是不通过缓存的。...看到这里你会发现，对于缓存来说，并没有终极的解决方案。虽然多级缓存设计带来了更好的应用性能，但也为了缓存一致性必须引入 MQ 增加了架构的复杂度。那到底多级缓存设计该如何取舍呢？...以上是我总结的三种适合服务层做多级缓存的场景。
文档整理于 马士兵教育 服务并发化 其他缓存 客户端 浏览器缓存 首先，限定在get请求 由于浏览器缓存涉及到的应用比较多，所以针对不同的应用和版本效果也会有差异 浏览器：chrome 服务器：nginx...（CDN，proxy_pass） no-cache 请求头 可以使用本地缓存，但是必须发送请求到服务器回源验证 no-store 请求和响应 应禁用缓存 max-age 请求和响应 文件可以在浏览器中缓存的时间以秒为单位...，下次打开仍会from disk cache 不做深入研究 js脚本，css，图片，音视频，字体 Age 是CDN添加的属性表示在CDN中缓存了多少秒 via 用来标识CDN缓存经历了哪些服务器，缓存是否命中...在服务器添加Server头，有利于排查错误 应用缓存 分为手机APP和Client以及是否遵循http协议 在没有联网的状态下可以展示数据 流量消耗过多 漂亮的加载过程 提前下发 避免秒杀时同时下发数据造成流量短时间暴增...兜底数据 在服务器崩溃和网络不可用的时候展示 临时缓存 退出即清理 固定缓存 展示框架这种，可能很长时间不会更新，可用随客户端下发 父子连接 页面跳转时有一部分内容不需要重新加载，可用从父菜单带过来
CPU多级缓存结构： 为什么需要CPU缓存 因为CPU的频率太快了，快到主存跟不上，这样在处理器时钟周期内，CPU常常需要等待主存，浪费资源。...CPU缓存有什么意义 局部性原理： 时间局部性：如果某个数据被访问，那么在不久的将来它很可能被再次访问； 空间局部性：如果某个数据被访问，那么与它相邻的数据很快也可能被访问； 缓存一致性（MESI） 用于保证多个...CPU cache之间缓存共享数据的一致 MESI协议中，每个cache的控制器不仅知道自己的操作（local read和local write），每个核心的缓存控制器通过监听也知道其他CPU...remote read（RR）：其他核心发生read； remote write（RW）：其他核心发生write； M(modify 修改)：当前CPU cache拥有最新数据（最新的cache line（缓存行
最近在有赞技术团队的博客上看到一篇关于多级缓存的文章，觉得非常的不错。 ? 其实这篇文章我很久之前就看过了，看完之后只是知道有这样的一个东西，但是也没有细细的思考研究。...大家都知道，分布式服务的三大利器就是： 拆分、缓存、加钱。 缓存的重要性不言而喻。 而多级缓存对于不可预测的、慢热事件频发的系统的稳定性是一个强有力的保障。...但是多级缓存解决方案的痛点也非常的明显比如： 热点探测：如何快速且准确的发现热点访问key？ 数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？...效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点key等数据，验证多级缓存效果？ 透明接入：整体解决方案如何减少对应用系统的入侵，做到快速平滑接入？ 针对上述痛点，有赞设计并实现了整套的解决方案。...另外，虽然有赞的 TMC 多级缓存对于大家有着很大的启发作用，思路是有了，但是毕竟没有开源。
外部系统D应用接口响应慢，导致上游C服务的接口超时； 2、上游服务C最终做了降级处理，返回了空串内容给B服务； 3、B服务最终抛了NPE，导致最终接口500； 因此我们也定下了解决目标： 1、提供多级缓存来实现...API加速优化 2、降级服务处理要做好一点，确保缓存一致性 基于Redis和Cos的二级缓存 API优化方案涉及了COS和Redis。...Redis自然不用过多介绍，这是缓存的主流中间件；基于内存的访问可以大大提高数据读取效率，这里也主要用于数据缓存。...、写入cos 【2】我们在Redis和Cos的缓存数据预处理上，采用了“存量预热”+“增量缓存”的策略： （1）存量预热：目标存储到COS （2）增量缓存：参考【1】优化后的读API流程图 FAQ...从缓存击穿的角度看：预热写入Redis的数据，都会配置EXPIRE生存时间，在高并发的情况下，同一批缓存有大概率一起过期失效，这将导致所有请求打到第三方系统D服务上。
openresty 页面静态化及多级缓存 多级缓存： 数据缓存的好处不用介绍了吧！， 所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。...而 nginx 是可以缓存数据的，缓存在内存中，提高程序性能！ 程序中可以做缓存的技术有很多，加在以前就叫 多级缓存 而且不同的缓存技术存在，在不同的地方..实现不同的功能！...静态页面需要占一定的服务器空间，且不能自主管理发布更新的页面， 如果想更新网页内容，要通过FTP软件把文件DOWN下来用网页制作软件修改（通过fso等技术例外）常见的静态页面举例：.html扩展名的、...实例Demo Boot 多级缓存设置： 这里是 redis 和 Ehcache的Java代码缓存方式：不细致讲解可以了解：点击 Service层 —— Controller层——数据展示！...这时候，静态数据就已将放在了nginx服务器中，启动运行… 可以直接通过，请求来获取到服务器上部署的文件… 当然对于静态的 html css Js...一些文件进行配置！
2.多级缓存概述缓存功能的设计也是一样，我们在高并发系统中通常会使用多级缓存来保证其高效运行，其中的多级缓存就包含以下这些：浏览器缓存：它的实现主要依靠 HTTP 协议中的缓存机制，当浏览器第一次请求一个资源时...，服务器会将该资源的相关缓存规则（如 Cache-Control、Expires 等）一同返回给客户端，浏览器会根据这些规则来判断是否需要缓存该资源以及该资源的有效期。...：response.setHeader("Cache-Control", "max-age=3600, public"); // 缓存一小时② 配置 Expires设置一个绝对的过期时间，超过这个时间点后浏览器将不再使用缓存的内容而向服务器请求新的资源...当客户端发起请求时，会携带上先前接收到的 ETag，服务器根据 ETag 判断资源是否已更新，若未更新则返回 304 Not Modified 状态码，通知浏览器继续使用本地缓存，设置如下：String...proxy_cache_valid 200 304 12h; proxy_cache_valid any 1m; ... }④ 配置反向代理确保你已经配置了反向代理，以便 Nginx 可以将请求转发到后端服务器
Redis进阶学习08--多级缓存 什么是多级缓存 JVM进程缓存 环境准备 docker安装mysql docker安装nginx 反向代理 初识Caffeine 实现JVM进程缓存 需求 实现...查询Redis缓存 封装Redis工具 实现Redis查询 Nginx本地缓存 本地缓存API 实现本地缓存查询 OpenResty小结 什么是多级缓存 传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，...在多级缓存架构中，Nginx内部需要编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，因此这样的nginx服务不再是一个反向代理服务器，而是一个编写业务的Web服务器了。...end for index, value in ipairs(arr) do print(value) end end 实现多级缓存 多级缓存的实现离不开Nginx编程...现在，整个多级缓存中只差最后一环，也就是nginx的本地缓存了。
为什么多级缓存 缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的 redis 作为常用中间件，虽然我们一般业务系统（毕竟业务量有限）不会遇到如下图 在随着 data-size 的增大和数据结构的复杂的造成性能下降...数据一致性：各层缓存之间的数据一致性问题，如应用层缓存和分布式缓存之前的数据一致性问题。...GHz Intel Core i5 RAM: 8 GB 2133 MHz LPDDR3 JVM: corretto_11.jdk Benchmark Mode Cnt Score Units 多级实现...thrpt 2 2716.074 ops/s 默认 redis thrpt 2 1373.476 ops/s 代码原理 自定义 CacheManager 多级缓存实现 public class...cache : oldCache; } } 多级读取、过期策略实现 public class RedisCaffeineCache extends AbstractValueAdaptingCache
写在前面 博文内容为 Linux CPU 多级缓存认知 内容涉及： 什么是CPU多级缓存认知，CPU 硬件缓存信息，缓存流程写入策略，映射算法认知 CPU 缓存分析，使用 valgring 和 Perf...不要站在原地想象困难，行动永远是改变现状的最佳方式 CPU 多级缓存认知 什么是多级缓存？ 在高性能 Linux 服务器中， 高效的数据访问是核心要素之一。...一级缓存到二级缓存：当一级缓存满载或需要更大容量的数据时，数据会被移动到二级缓存。 二级缓存到三级缓存：类似地，二级缓存中的数据在需要时会被提升到三级缓存，尤其是当多个核心需要共享数据时。...下面为一个服务器的 CPU 配置 从上面 lstopo 的输出可以看到这个系统的拓扑结构: 这是一台双插槽双 处理器(processor) 的服务器,每个 processor 插槽默认安装了一个 AMD...,三级缓存为整个CPU 共享 L2: L2缓存,每个核有256KB L2缓存 L1d/L1i: L1数据缓存和指令缓存,每个核32KB Core: 物理CPU核 不同级别缓存访问延迟(缓存延迟) 对于
然后那个说用redis的技术又说，用本地缓存，如果数据变更，其他集群的本地缓存如何感知数据已经发生变化，他觉得还是用redis靠谱，首先redis容量肯定是比本地缓存高，而且redis也可以部署集群，可用性可以得到保障...但使用这种方案，就得考虑多级缓存数据如何同步。...铺垫了那么多，才刚要说今天的主题，多级缓存数据如何进行同步多级缓存数据同步1、方案一：使用MQ或者canal进行同步方案如下图图片如果是使用MQ来同步，实现方案大致如下，数据发生变更，业务系统发送变更数据到...9999总结由示例我们可以看出redis6提供了一个很好的多级缓存同步的实现方案。...其实不管加redis或者本地缓存，额外都增加系统维护成本。因为系统本身不复杂，加了缓存，就要额外考虑缓存数据一致性等后面业务部门的处理方式，是将自己搭建的mysql，切换成云厂商的mysql。
为什么多级缓存 缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的 redis 作为常用中间件，虽然我们一般业务系统（毕竟业务量有限）不会遇到如下图 在随着 data-size 的增大和数据结构的复杂的造成性能下降...Caffeine 来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性能高出不少详细对比。 ? 综合所述：我们需要构建 L1 Caffeine JVM 级别缓存 ， L2 Redis 缓存。...数据一致性：各层缓存之间的数据一致性问题，如应用层缓存和分布式缓存之前的数据一致性问题。 缓存过期：Spring Cache 不支持主动的过期策略 业务流程 ?...2.3 GHz Intel Core i5 RAM: 8 GB 2133 MHz LPDDR3 JVM: corretto_11.jdk Benchmark Mode Cnt Score Units 多级实现...thrpt 2 2716.074 ops/s 默认 redis thrpt 2 1373.476 ops/s 代码原理 自定义 CacheManager 多级缓存实现 public class
文档整理于 马士兵教育 Lua + 主要内容 l 多级缓存架构模型 l Redis整合Lua l 利用Redis+Lua开发分布式锁 l Openresty 安装部署 l Nginx下lua脚本访问...可以编写模块增强功能，但是c语言写模块，太难了，lua简单的多 计算向移动数据 原子操作 lua脚本尽量短小并且尽量保证同一事物写在一段脚本内，因为redis是单线程的，过长的执行会造成阻塞，影响服务器性能
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