Category: Cache in distributed Architecture

[转]新浪日访问量百亿级的应用如何做缓存架构设计 0

[转]新浪日访问量百亿级的应用如何做缓存架构设计

微博日活跃用户1.6亿+,每日访问量达百亿级,面对庞大用户群的海量访问,良好架构且不断改进的缓存体系具有非常重要的支撑作用。刷微博吗?跟我们一起听听那些庞大的数据是如何呈现的吧! 陈波:大家好,今天的分享主要有以下内容,首先是微博在运行过程中的数据挑战,然后是Feed系统架构,接下来会着重分析Cache架构及演进,最后是总结、展望。

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[转]手把手教你从0到1写一个简单的缓存框架

目前市面上已经有很多开源的缓存框架,比如 Redis、Memcached、Ehcache 等,那为什么还要自己动手写缓存?本文将带领大家从 0 到 1 写一个简单的缓存框架,目的是让大家对缓存的类型、缓存的标准、缓存的实现以及原理方面有一个系统的了解,做到知其然,知其所以然。

[转]缓存构架经验总结 – 5.3. 缓存,并发更新的大坑? 0

[转]缓存构架经验总结 – 5.3. 缓存,并发更新的大坑?

《 4. 缓存,究竟是淘汰,还是修改?》发出后,有朋友提到,高并发的情况下,缓存的更新可能存在问题,今天简单聊聊这个话题。   业务场景: (1)调用第三方服务,例如微信,一般会分配一个token,每次访问接口需要带上这个token; (2)这个token是有有效期的,当token过期时,需要去重新认证申请; (3)也可以在token过期前重新申请,但此时旧token会失效。

[转]缓存构架经验总结 – 5.2. Cache Aside Pattern 0

[转]缓存构架经验总结 – 5.2. Cache Aside Pattern

在《5.1 究竟先操作缓存,还是数据库?》,有同学在评论提出,相关方案违背了“Cache Aside Pattern”的原则,故今天聊一聊Cache Aside Pattern。 另外,在讨论技术方案时,尽量不说: “你是错的,应该怎么样” “facebook不是这样,所以你是错的” 画外音:凭什么facebook就是真理?它的方案只是适合它的业务而已。 说明适用场景,说明来龙去脉,说明前因后果,比具体使用什么方案更重要。

[转]缓存构架经验总结 – 5.1. 究竟先操作缓存,还是数据库? 0

[转]缓存构架经验总结 – 5.1. 究竟先操作缓存,还是数据库?

缓存存储,也是数据的冗余。 (1)数据库访问数据,磁盘IO,慢; (2)缓存里访问数据,存操作,快; (3)数据库里的热数据,可在缓存冗余一份; (4)先访问缓存,如果命中,能大大的提升访问速度,降低数据库压力; 这些,是缓存的核心读加速原理。