直播系统代码，系统缓存设计是基于数据库瓶颈

凡是高访问量的系统、平台，缓存是必然离不开的，但是给直播系统代码选一个适当、高效的缓存方案却不容易，那么接下来就要查看应用系统缓存的设计应该注意什么，比如缓存的类型、常见缓存系统的特点和数据指标、缓存对象结构设计等。

一、数据库瓶颈问题

为什么说直播系统代码的设计会受限于数据库瓶颈呢？

1、首先关系型数据库的数据量比较小，以常用的MySQL为例，单表数据条数一般要控制在一定数量以内，如果业务很复杂的话，这个数量还会更低。

2、TPS，直播系统代码开发过程中就会发现，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，尤其是直播平台这种用户访问量比较大的，每天大量的并发访问，对数据库的读写性能要求都很高。

3、响应时间，正常情况下直播系统代码的关系型数据响应时间并不差，但在配置得当的情况下，及时面对更多的数据请求，也不会增加这个响应时间。

二、缓存类型

1、本地缓存，属于很常见的一种缓存方式，因为它实现方案简单， 可以通过本地内存或磁盘实现，速度快成本低，在很多场景下都适用。

但对于直播系统代码采用集群负载均衡时，本地缓存就很受限，当数据库数据发生变化时，平台没有简单有效的方法能更新本地缓存，加上缓存的地时效性和高访问量问题，成本就上去了。

2、分布式缓存，其应用目的就是为了提供比RDB更高的TPS和扩展性，同时有帮助直播系统代码承担了数据同步的压力，优秀的分布式缓存系统比如大家常见的Redis，能有效把压力从数据库转移到缓存上。

3、数据库缓存，指的是数据库的查询缓存，大部分数据库都是会提供的，每种数据库的具体实现细节也会有所差异，不过基本的原理就是查询语句对齐结果进行缓存，如果利用好可以提高直播系统代码数据库的查询效率。

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