Tagged: Distributed Cache

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[转]从单机到2000万QPS:如何搭建高可用Redis平台?

知乎作为知名中文知识内容平台,每日处理的访问量巨大,如何更好的承载这样巨大的访问量,同时提供稳定低时延的服务保证,是知乎技术平台同学需要面对的一大挑战。 知乎存储平台团队基于开源 Redis 组件打造的 Redis 平台管理系统,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供一键部署集群,一键自动扩缩容,Redis 超细粒度监控,旁路流量分析等辅助功能。

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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]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)...