Category: Cache in distributed Architecture

[转]缓存构架经验总结 – 4. 缓存,究竟是淘汰,还是修改? 0

[转]缓存构架经验总结 – 4. 缓存,究竟是淘汰,还是修改?

允许cache miss的场景,不管是memcache还是redis,当被缓存的内容变化时,是改修改缓存,还是淘汰缓存?这是今天将要讨论的话题。 问:KV缓存都缓存了一些什么数据? 答: (1)朴素类型的数据,例如:int (2)序列化后的对象,例如:User实体,本质是binary (3)文本数据,例如:json或者html (4)…

[转]缓存构架经验总结 – 3.1. 服务通过缓存传递数据,绝不推荐 0

[转]缓存构架经验总结 – 3.1. 服务通过缓存传递数据,绝不推荐

《服务通过缓存传递数据,是否可行》一文引发一个服务之间“通过缓存传递数据”设计合理性的讨论。 如上图: service-A将数据放入cache service-B从cache里读取数据   这种架构设计好还是不好,网友进行了激烈的讨论,感兴趣的同学可以看下《服务通过缓存传递数据,是否可行》的评论,看到这么多互联网技术人对一个技术方案问题进行思考与探讨,很是开心。这里,分享下个人的观点。

[转]缓存构架经验总结 – 3. 缓存,你真的用对了么? 0

[转]缓存构架经验总结 – 3. 缓存,你真的用对了么?

缓存,是互联网分层架构中,非常重要的一个部分,通常用它来降低数据库压力,提升系统整体性能,缩短访问时间。   有架构师说“缓存是万金油,哪里有问题,加个缓存,就能优化”,缓存的滥用,可能会导致一些错误用法。 缓存,你真的用对了么?

[转]缓存构架经验总结 – 1. 进程内缓存,究竟怎么玩? 0

[转]缓存构架经验总结 – 1. 进程内缓存,究竟怎么玩?

除了常见的redis/memcache等进程外缓存服务,缓存还有一种常见的玩法,进程内缓存。 什么是进程内缓存? 答:将一些数据缓存在站点,或者服务的进程内,这就是进程内缓存。 进程内缓存的实现载体,最简单的,可以是一个带锁的Map。又或者,可以使用第三方库,例如leveldb。

Keep Calm, clear cache 0

[转]缓存构架经验总结 Index

缓存是互联网系统架构中必不可少的一环,近一个月,写了一些缓存的文字。 1.《1. 进程内缓存究竟怎么玩?》 缓存,可以分为:进程内缓存,缓存集群。文章介绍了: (1)什么是进程内缓存 (2)进程内缓存的优缺点 (3)进程内缓存保存一致性的3种方案 (4)到底什么时候用进程内缓存

[转]缓存构架经验总结 – 2. 选redis还是memcache 0

[转]缓存构架经验总结 – 2. 选redis还是memcache

memcache和redis是互联网分层架构中,最常用的KV缓存。不少同学在选型的时候会纠结,到底是选择memcache还是redis。 画外音:不鼓励粗暴的实践,例如“memcache提供的功能是redis提供的功能的子集,不用想太多,选redis准没错”。 虽然redis比memcache更晚出来,且功能确实也更丰富,但对于一个技术人,了解“所以然”恐怕比“选择谁”更重要一些。

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[总结]聊聊如何把缓存玩出一种境界

1. 0 背景 在之前的文章中缓存进化史介绍了某大型互联网公司的缓存架构和缓存的进化历史。俗话说得好,工欲善其事,必先利其器,有了好的工具肯定得知道如何用好这些工具,本篇将介绍如何利用好缓存。

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[转]缓存进化史

1. 1 背景 本文是上周去技术沙龙听了一下爱奇艺的Java缓存之路有感写出来的。先简单介绍一下爱奇艺的java缓存道路的发展吧。 可以看见图中分为几个阶段:

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[转]多线程高并发场景下使用Caffeine

互联网软件神速发展,用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因,所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的,需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache,比如分布式缓存如redis、memcached,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。 说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用,Guava Cache也得到了大量的应用。但是,Guava Cache的性能一定是最好的吗?也许,曾经,它的性能是非常不错的。但所谓长江后浪推前浪,总会有更加优秀的技术出现。今天,我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架:Caffeine。 官方性能比较 Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。 Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本,在Spring Boot 2.0中将取代,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。 场景1:8个线程读,100%的读操作。 场景二:6个线程读,2个线程写,也就是75%的读操作,25%的写操作。 场景三:8个线程写,100%的写操作。 可以清楚地看到Caffeine效率明显高于其他缓存。 如何使用?

参数方法: initialCapacity(1) 初始缓存长度为1; maximumSize(100) 最大长度为100; expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 设置缓存策略在1天未写入过期缓存(后面讲缓存策略)。   过期策略 在Caffeine中分为两种缓存,一个是有界缓存,一个是无界缓存,无界缓存不需要过期并且没有界限。 在有界缓存中提供了三个过期API: expireAfterWrite:代表着写了之后多久过期。(上面列子就是这种方式)...