作者徐昭，花名长恭，主要负责天猫详情系统的架构优化工作。毕业于浙江大学计算机专业，热爱Java Web技术，多关注服务端性能优化，热衷开源技术的研究和分享。 在天猫双11活动中，商品详情、店铺等浏览型系统，通常会承受超出日常数倍甚至数十倍的流量冲击。随着历年来双11流量的大幅增加，每年这些浏览型系统都要面临容量评估、硬件扩容、性能优化等各类技术挑战。 因此，架构方面的重点在于，如何能够利用合理成本应对瞬间飙高的峰值请求，并确保活动完整周期中系统容量的可伸缩性、用户响应时间的稳定性，以及外部依赖系统出现问题时
缓存的使用，是一个逐渐演进的过程。问一下你自己，最直接的使用缓存的原因是什么？无它，唯快而已！
在分布式系统中，特别是最近很火的微服务架构下，有没有或者能不能总结出一个业务静态数据的通用缓存处理机制或方案，这篇文章将结合一些实际的研发经验，尝试理清其中存在的关键问题以及探寻通用的解决之道。
本书暂定名称为《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》，如有好的书名建议欢迎留言，必当重谢。内容已交由出版社编辑，相信很快就会和大家见面。主要内容结构和目录如下所示：
来源:http://blog.bossma.cn/architecture/microservice-business-static-data-universal-cache-mechanism/
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。
九、应用级缓存 A.缓存简介 1.先从缓存中读取数据，如果没有，再从慢速设备上读取实际数据并同步到缓存 2.经常读取的数据、频繁访问的数据、热点数据、I/O瓶颈数据、计算昂贵的数据、符合5分钟法则和局部性原理的数据都可以缓存 B.缓存命中率 1.缓存命中率=从缓存中读取次数/【总读取次数（从缓存中读取次数+从慢速设备上读取次数）】 C.缓存回收策略 1.基于空间，指缓存设置了存储空间 2.基于容量，指缓存设置了最大大小 3.基于时间
在业务系统中，我们需要在程序启动的时候加载一些常用的数据到内存数据库中，从而减少业务数据库的压力。这就是我们常提到的缓存预热。官方一点的解释是这样的：
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中，在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求
四层负载均衡：首先DNS解析到LVS/F5，然后LVS/F5转发给Nginx，再由Nginx转发给后端Real Server
缘起 在《服务读写分离(读服务，写服务)，是否可行？》中，对背景做了交代，互联网架构设计上，数据库可以读写分离，服务能否读写分离呢？ 下面是两种常见的“服务读写分离”架构： 一、单纯服务读写分离 如上
1. 前言 在高访问量的web系统中，缓存几乎是离不开的；但是一个适当、高效的缓存方案设计却并不容易；所以接下来将讨论一下应用系统缓存的设计方面应该注意哪些东西，包括缓存的选型、常见缓存系统的特点和数据指标、缓存对象结构设计和失效策略以及缓存对象的压缩等等，以期让有需求的同学尤其是初学者能够快速、系统的了解相关知识。 2. 数据库的瓶颈 2.1 数据量 关系型数据库的数据量是比较小的，以我们常用的MySQL为例，单表数据条数一般应该控制在2000w以内，如果业务很复杂的话，可能还要低
页面静态化是搭建高性能网站必用的招式之一，页面静态化可以有效提升系统响应速度，同时也有利于搜索引擎优化。但在页面静态化后，静态页面之间包含（例如所有的静态页面包含页头、页脚）以及静态页面中的局部信息的动态更新又成为新的问题。
Caffeine是在Guava Cache的基础上做一层封装，性能有明显提高，二者同属于内存级本地缓存。使用Caffeine后无需使用Guava Cache，从并发的角度来讲，Caffeine明显优于Guava，原因是使用了Java 8最新的StampedLock锁技术。
缓存（Cache）是一种存储技术，可以存储数据，以便快速获取数据。缓存最重要的是两个特性：存储、快速获取。缓存的本质：「用空间换时间」，用快速存储的介质保存数据，以提升数据访问的速度。
redis中的五种常用类型分别是string,Hash,List,Set,ZSet。
一、CDN加速原理二、为什么使用CDN加速后端服务三、CDN加速后端服务具体实现四、存在的问题和风险
重运营的应用。对于App里的顶导航、我的页面、弹窗等，需要根据模式、版本、平台、语言、渠道等不同的维度进行运营管理。随着业务快速发展，版本快速迭代，如何：
高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。
第一点：对于调用方而言，调用同一个基础服务，要访问其RPC接口，究竟调用读服务，还是写服务，容易困惑。
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动、定时领取红包等。
我们小伙伴们在访问淘宝、网易等大型网站时有没有考虑到，网站首页、商品详情页以及新闻详情页面是如何处理的？怎么能够支撑这么大流量的访问呢？
墨菲定律 - 任何事没有表面看起来那么简单 - 所有的事都会比预计的时间长 - 可能出错的事情总会出错 - 担心某种事情发生，那么它就更有可能发生
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题：对于每天上亿流量，拥有上亿页面的大型电商网站来说，能够支撑高并发访问，同时能够秒级让最
简而言之，缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置，而不是每次都从源检索数据。
（1）读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应 （2）更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库
关系型数据库在TPS上的瓶颈往往会比其他瓶颈更容易暴露出来，尤其对于大型web系统，由于每天大量的并发访问，对数据库的读写性能要求非常高;而传统的关系型数据库的处理能力确实捉襟见肘;以我们常用的MySQL数据库为例，常规情况下的TPS大概只有1500左右(各种极端场景下另当别论)。
我们所说的缓存分为进程内部缓存（系统内部缓存）和 缓存服务（如redis/memcache）。计算机服务从原来的单体结构，到多实例，到现在流行的微服务，缓存服务变得原来越流行了。
虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可
描述：通常服务器操作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
本文实例讲述了ThinkPHP3.2.3框架Memcache缓存使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
将系统再横向维度上切成几个部分，每个部分负责一部分相对单一的职责。就好比平时一份工作比较多的时候，团队中大家各自负责自己擅长的那一部分。大型网站中一般分为三层：
责编：乐乐 | 链接：my.oschina.net/u/3772106/blog/1793561
redis持久化的意义，在于 故障恢复 。 如果没有对数据进行持久化，那么如果redis遇到灾难性的故障，就会丢失所有的数据。 如果通过redis的持久化机制将数据持久化到硬盘上面去，然后在定期将磁盘上的文件备份到一起其他的服务器上面(比如:云服务器),这样就可以保证即使redis遇到了灾难事故，也可以使用提前备份的文件对数据进行回复，之后丢失最近的一部分数据，而不会全部丢失数据。
小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息，页面静态化系统，将数据填充进静态模板中，形成静态化页面，推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时，取用一个已经静态化好的 html 页面，直接返回回去，不涉及任何的业务逻辑处理。
【编者按】此文是根据京东资深Java工程师张开涛11月21日在msup主办的 into100沙龙第14期《京东商品详情页应对大流量的一些实践》演讲中的分享内容整理而成。 以下为主题内容： 大家来京东
分布式架构是一种将系统拆分为多个独立的组件或服务，并在不同的计算节点上部署这些组件或服务的架构方式。它可以提供高性能和可用性的好处。下面我将详细介绍分布式架构在高性能和可用性方面的优势。
作者：高级架构师 文章来自：https://my.oschina.net/u/3772106/blog/1616343 nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的
缓存雪崩 数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
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