概述 缓存设计需要关注的点 关注指标: KV大小 读写峰值 命中率 缓存空间大小 置换策略 穿透加载时间 分类 本地缓存 远程缓存 应用模式 Cache Aside Read/Write Through...Write Back Caching 技巧/Tips 不要把缓存当数据库使用 评估业务所需缓存空间大小 缓存会给系统带来数据不一致的风险 尽量设置过期时间 缓存对象太大需要考虑做压缩，减少存储空间以及传输中带宽的占用...引入多级缓存时，需要考虑数据一致性 提前考虑扩容问题 常见的缓存问题 缓存雪崩 很多使用场景，查询的缓存数据都是由定时任务取刷新，然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。...这种同一时间大量缓存的失效，导致请求直接打到 DB 上的情况， 就是缓存雪崩。...缓存穿透 缓存穿透指的是缓存缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，让请求直接落再DB上，增加数据库压力，可能导致数据库被击垮。这种请求很可能是攻击者恶意发起的。
缓存可以存在于体系结构中的所有级别，但通常位于最靠近前端的级别，在那里实现缓存可以快速返回数据，而不会对下游级别造成负担。 应用服务器缓存 将缓存直接放置在请求层节点上可以实现响应数据的本地存储。...image.png 缓存失效 虽然缓存非常棒，但它确实需要一些维护，以保持缓存与真实来源（例如数据库）保持一致。如果数据库中修改了数据，则在缓存中应失效；如果没有，这可能导致应用程序行为不一致。...image.png cache-aside（旁路缓存） 发生在应用层，应用层保证缓存结果同DB的数据一致性，应用层来负责写入到数据库和整理缓存，缓存层则不必插手此事。...因此也会带来缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存数据不一致等问题 refresh-ahead 简单的说就是在缓存数据过期前，能自动的刷新缓存数据。举个例子来说，某条数据在缓存中，过期时间是60秒。...当在48-60秒这个区间取数据时，缓存先将之前缓存的结果返回给外部应用程序，然后异步的再从数据库去更新缓存中的值，以尽可能的保证缓存的值是最新的。
Write Back 套路就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。这个设计的好处就是让数据的 I/O 操作飞快无比（因为直接操作内存嘛）。...在软件设计上，我们基本上不可能做出一个没有缺陷的设计，就像算法设计中的时间换空间、空间换时间一个道理。有时候，强一致性和高性能，高可用和高性能是有冲突的。...image.png 缓存设计的重点 缓存更新的模式基本如前面所说，不过这还没完，缓存已经成为高并发高性能架构的一个关键组件了。现在，很多公司都在用 Redis 来搭建他们的缓存系统。...另外，缓存是通过牺牲强一致性来提高性能的，这世上任何事情都不是免费的，所以并不是所有的业务都适合用缓存，这需要在设计的时候仔细调研好需求。使用缓存提高性能，就是会有数据更新的延迟。...缓存数据的时间周期也需要好好设计，太长太短都不好，过期期限不宜太短，因为可能导致应用程序不断从数据存储检索数据并将其添加到缓存。
，我们每一次去访问，就会先去访问缓存 ， 这样就能极大的提高访问效率和系统性能 可以看出，有一个优秀的保安相当重要 缓存的基本设计方式是什么样的 设计缓存自然也是为了解决系统是的低效问题，让系统可以高性能...，高并发 例如我们直接访问单机的数据库如mysql 也就是上千级别的 qps，如果是访问 缓存的时候，就能达到上万，上十几万，这差距不是一点半点，是一个质的飞越 缓存的设计实际上就是 DB 和 缓存操作顺序以及谁来操作的事情...，若缓存失效了，则是由缓存服务器自己将数据加载到缓存中 Write Through 是在更新数据库的时候，如果命中了缓存，则先更新缓存，再由缓存服务器自己去更新数据， 如果是没有命中缓存，那么就直接更新数据库...那么引入缓存除了可以带来高性能，高并发，自然也是有会带来一些问题的，例如： 缓存击穿 缓存穿透 缓存雪崩 如上 3 中情况，都是由于缓存这一层防线失守了，导致外部请求以各种各样的形式，各种各样的原因打到了数据库上...，导致出现的问题，详细的 缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩的出现情况，解决方式可以查看历史文章 redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩
本文讲述下利用sdram缓存从摄像头处得到的数据，并将图像显示到显示屏上的工程架构。本文不涉及具体的代码讲解，只描述其中的实现思路。...该工程的总体设计概要图如下，从摄像图获取的的数据先临时缓存到写fifo中，然后再写入到sdram中，需要显示图像时，图像数据先从sdram临时储存到读fifo中，然后显示屏驱动模块读取fifo中的数据，...3byte=1，382，400byte=1.3mbyte 480*272*3byte=391,680byte=0.3mbyte 通常板载的sdram的大小有16MB,32MB，64MB，128MB，等等，由设计成本决定...2，为什么要用fifo做数据的临时缓存？ 为什么不能将数据直接存入sdram，还要经过fifo临时缓存呢?一是由于跨时钟域。摄像头产生的数据的速率和sdram的写入时钟速率不匹配。...故需要有一个双时钟端口的用于读数据的fifo做数据的临时缓存。 3，何时将fifo中的数据写入sdram？
3）缓存层如何设计 马克-to-win：我们前面讲过 了n-tier架构。在我们的程序当中，还可以设计一个缓存层。...在去访问数据库之前，先看看缓存层中有没有数据，如果没有的话，从数据库取完数据回来，一 定要放在缓存层当中一份，下次就不用去数据库了。...马克-to-win：如果对数据库当中，某个数据更新了，同时一定要记住也更新一下缓存当中的数据。这样的话，既保证了缓存的 数据是最新的，也保证了将来查询时不用去查数据库，减轻了对数据库的压力。...可以做一个守护线程，发现某个表的版本变了，就重新把表的数据加载回你 的缓存。问题2,对于条件查询，如何处理缓存？比如30元到50元的衣服数据的第二页。...问题3，项目a处需要看表的 123列，b处需要看表的456列，缓存时就直接把123456列作为一个表缓存起来，供两处使用。马克-to-win：顺便说一句，缓存也可以缓存图片。
设计LRU 缓存结构 import java.util.*; /** * LRU 最近最少使用，内存淘汰算法 */ public class LRUCache { // 双向链表， 访问节点...如果缓存为空，那么头插法插入。...如果缓存满了，先将尾节点删除，然后插入到头节点后面 // 双向链表删除尾节点、插入头节点的效率都是O（1） // 但是如果我们去访问节点的话，双向链表还是遍历O（N）的复杂度，...int size;// 实际存储的大小 Map cache; // 查缓存的哈希表 public LRUCache(int capacity)...=0; this.cache = new HashMap(capacity); } // 向缓存中放一个值 /** * * @param
纯Java开源缓存框架，配置简单、结构清晰、功能强大，是一个非常轻量级的缓存实现，Hibernate里面就集成了相关缓存功能。...通过缓存管理器的模式，可在单个应用中轻松隔离多个缓存实例，独立服务于不同业务场景需求，缓存数据物理隔离，同时需要时又可共享。 element 单条缓存数据的组成单位。...当对象自从被存放到缓存中后，如果处于缓存中的时间超过了 timeToLiveSeconds属性值，这个对象就会过期，Ehcache将把它从缓存中清除。...在一级内存中的缓存，如果没有主动刷入磁盘，应用异常时依然会出现缓存数据丢失。 为此可根据需要将缓存刷到磁盘，将缓存条目刷到磁盘的操作可通过cache.flush()方法执行。...：内存和磁盘，与一般的本地内存缓存相比，有了磁盘的存储空间，将可以支持更大量的数据缓存需求 具有缓存和缓存管理器的监听接口，能更简单方便的进行缓存实例的监控管理 支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域
纯Java开源缓存框架，配置简单、结构清晰、功能强大，是一个非常轻量级的缓存实现，Hibernate里面就集成了相关缓存功能。 Ehcache架构图 ?...通过缓存管理器的模式，可在单个应用中轻松隔离多个缓存实例，独立服务于不同业务场景需求，缓存数据物理隔离，同时需要时又可共享。 element 单条缓存数据的组成单位。...数据流转 Flush 缓存条目向低层次移动。 Fault：从低层拷贝一个对象到高层。在获取缓存的过程中，某一层发现自己的该缓存条目已经失效，就触发了Fault行为。...在一级内存中的缓存，如果没有主动刷入磁盘，应用异常时依然会出现缓存数据丢失。 为此可根据需要将缓存刷到磁盘，将缓存条目刷到磁盘的操作可通过cache.flush()方法执行。...：内存和磁盘，与一般的本地内存缓存相比，有了磁盘的存储空间，将可以支持更大量的数据缓存需求 具有缓存和缓存管理器的监听接口，能更简单方便的进行缓存实例的监控管理 支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域
基本原则 只应将热数据放到缓存中 所有缓存信息都应设置过期时间 缓存过期时间应当分散以避免集中过期 缓存key应具备可读性 应避免不同业务出现同名缓存key 可对key进行适当的缩写以节省内存空间...对于string类型，一个key对应的value大小应控制在10K以内，1K左右更优 hash类型，不应超过5000行 避免缓存穿透 数据库中未查询到的数据，可在Redis中设置特殊标识，以避免因缓存中无数据而导致每次请求均达到数据库...缓存层不应抛出异常 缓存应有降级处理方案，缓存出了问题要能回源到数据库进行处理 可以进行适当的缓存预热 对于上线后可能会有大量读请求的应用，在上线之前可预先将数据写入缓存中 读的顺序是先缓存...，后数据库；写的顺序是先数据库，后缓存 数据一致性问题 数据源发生变更时可能导致缓存中数据与数据源中数据不一致，应根据实际业务需求来选择适当的缓存更新策略： 主动更新：在数据源发生变更时同步更新缓存数据或将缓存数据过期...被动删除：根据缓存设置的过期时间有Redis负责数据的过期删除。一致性较低，维护成本较低。
3.2.2 Redis缓存（最佳） Redis是一个远程内存数据库（非关系型数据库），性能强劲，具有复制特性以及解决问题而生的独一无二的数据模型 Redis数据模型图 ?...hash槽，也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是4096 Redis Cluster使用的分布式算法也很简单：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER 整体设计可总结为...以下多种Web应用场景，可以充分的利用Redis的特性，大大提高效率 在主页中显示最新的项目列表 Redis使用的是常驻内存的缓存，速度非常快 LPUSH用来插入一个内容ID，作为关键字存储在列表头部...LTRIM用来限制列表中的项目数最多为5000 如果用户需要的检索的数据量超越这个缓存容量，这时才需要把请求发送到数据库 删除和过滤 如果一篇文章被删除，可以使用LREM从缓存中彻底清除掉
二、常见的缓存设计分析 这是一个带有缓存的查询接口的时序图，相信这样的缓存设计大多数读者都实现过： ?...这里要 缓存切面的设计目的应该是： 1、将缓存设计和业务逻辑分离——将缓存设计放在切面中，将业务类加入切入点 2、切面内的缓存设计适用绝大多数的场景——从业务类中抽出高通用性的缓存设计，设计统一的缓存切面...在满足了基本的缓存需求后，我们可以通过注解上的属性设计开关，对一些业务的缓存设计进行增强。...上述的缓存设计主要面向的是被动缓存，由于缓存设计的统一和注解配置的灵活性，缓存切面可以往主动缓存、多级缓存等进行扩展，能得到很好的支持。 篇幅有限不一一展开，架构如下图： ?...1、高复用主要体现在缓存切面里的缓存设计高度通用，使用缓存切面可以大大减少项目系统代码里重复的缓存设计，在开发和维护上节约人力成本。
由于set和get方法的时间复杂度为O(1)，这就代表着不好用循环，所以应该采用能一次性取出来的方式。如头尾这种方便存取，所以应该一边常用，一边不常用，整体来说...
使用缓存 缓存在系统设计中不可缺少，实现了以空间换时间，提高了系统的性能和减少了系统的处理时间。 例如这样的一个简单问题：我们要计算1到n(n>1)自然数的和?...怎么使用缓存来优化这个程序，提高程序的处理性能？借用缓存，把每次计算的结果都记录下来，再次计算该数时，从缓存中获取结果。...让缓存中的数据自动失效 设计淘汰算法 缓存自动过期处理 首先通过让cache中的数据失效， 基于以上的示例，做简单的优化，我的处理思路是设置一个定时器，到期后，map中的key全部失效。...delete(dic, key) } } } 使用goroutine运行一个定时任务，5秒清理一次map，这个cache数据过期处理的粒度有些过大，在做cache设计时...，其中会设计到一些数据结构的使用，在这里先不做展开，后边再开一个专题来介绍。
上一篇讲解了YYCache的使用方法，架构与内存缓存的设计。这一篇讲解磁盘缓存的设计与缓存组件的设计思路。 YYDiskCache YYDiskCache负责处理容量大，相对低速的磁盘缓存。...在接口的设计上，YYDiskCache与YYMemoryCache是高度一致的，只不过因为有些时候大文件的访问可能会比较耗时，所以框架作者在保留了与YYMemoryCache一样的接口的基础上，还在原来的基础上添加了...缓存组件的设计思路 保证线程安全的方案 我相信对于某个设计来说，它的产生一定是基于某种个特定问题下的某个场景的 由上文可以看出： YYMemoryCache 使用了 pthread_mutex 线程锁（...答案在框架作者的文章YYCache 设计思路里可以找到: 为什么内存缓存使用互斥锁（pthread_mutex）？...最后的话 通过看该组件的源码，我收获的不仅有缓存设计的思路，还有： 双向链表的概念以及相关操作 数据库的使用 互斥锁，信号量的使用 实现线程安全的方案 变量，方法的命名以及接口的设计 相信读过这篇文章的你也会有一些收获
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...◆ 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 还有一个方案，就是先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。...前面花了较长的篇幅来讨论更新缓存的逻辑，接下来详细讨论缓存的高可用设计。...◆ 缓存的高可用设计 关于缓存高可用设计的问题，其实可以单独用一章来讲，但是考虑到Redis的用法介绍偏理论，本书主要讲场景，这里就不讲详细的用法了，只讲要点。 设计高可用方案时，需要考虑5个要点。...◆ 缓存的监控 缓存上线以后，还需要定时查看其使用情况，再判断业务逻辑是否需要优化，也就是所谓的缓存监控。 在查看缓存使用情况时，一般会监控缓存命中率、内存利用率、慢日志、延迟、客户端连接数等数据。
如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 还有一个方案，就是先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。...前面花了较长的篇幅来讨论更新缓存的逻辑，接下来详细讨论缓存的高可用设计。...缓存的高可用设计 关于缓存高可用设计的问题，其实可以单独用一章来讲，但是考虑到Redis的用法介绍偏理论，本书主要讲场景，这里就不讲详细的用法了，只讲要点。 设计高可用方案时，需要考虑5个要点。...本文给大家讲解的内容是缓存层场景实战，读缓存，如何更新缓存+缓存的高可用设计+缓存的监控 下篇文章给大家讲解的内容是缓存层场景实战，写缓存，业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编
前言 设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。...缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。...缓存雪崩 缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。 解决方案 缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。...大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。...这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。
（顺便一提redission分布式锁源码里通过lua脚本访问redis，保证事务和原子性） 三、数据库缓存双写不一致设计 线程1：set数据库10，删除缓存 线程2：set数据库6，删除缓存 线程3：...但这种情况不推荐，这种小概率事件而让所有请求都停顿） 针对读多写少的情况，加入缓存提高性能，针对写多读少并且不能容忍不一致性的情况，就没必要使用缓存，可以直接操作数据库，没必要为了提高性能，而增加很多复杂的设计...四、键值设计 1、key设计 1）以业务名（或者数据库名）为前缀，防止key冲突，冒号分割。 （微服务的情况下，加上服务名称） 2）统一在一个文件下管理，防止重复定义。...2、Value设计 Bigkey针对value的，绝对不能放大key，前面强调过很多次。在redis一个字符串最大512mb，哈希，set，zest，list可以存储大约40亿元素。...4、bigkey产生 正常都是程序设计不当， 1）社交类，大v粉丝太多，比是bigkey。 2）统计类，按天存储某项功能用户集合，用户多也是bigkey。
redis缓存设计规范 一、键值设计 1、key名设计 【建议】可读性 以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id的key可以设置成ugc:video:1 【建议...【强制】 不要包含特殊字符 不能包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符 2、value设计 【强制】 拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询) string类型控制在10KB以内，hash、list、
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