架构师训练营 1 期 - 第五周总结（vaik）

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发布于: 2020 年 10 月 25 日
本周概要本周主要讲述了分布式缓存的基本概念，基本原理，缓存的种类和应用场景，分布式缓存的一致性hash算法原理；然后是通过消息队列来实现异步架构，并讲述了异步架构带来的好处；最后部分讲解的是负载均衡架构，以及各种负载均衡实现原理和应用场景，以及相关的算法。
我的理解：
通过本周的学习，我对当今互联网架构师所需要掌握的基础方法，原理、线路有了更加清晰的认识，也渐渐深入到更加基础的技术原理和实现，以及针对解决的问题，不过我觉得要想成为一个优秀的架构师，光听老师的课程远远不够，老师的课程只是指明了一条道路和方向，而具体的路则需要自己脚踏实地的一步一步走完，过程中遇到的种坑和问题都需要自己亲自去解决，有了老师的指引，我想我能更快更好的走下去。
分布式缓存架构基本概念和原理、衡量指标什么是缓存介于数据访问者与数据源之间的一种高速存储，用于加快读取的速度
缓存和缓冲的区别
缓存主要是从高速存取设备中读取
缓冲主要是用于高速设备向低速设备中读和写
我的理解：
缓存最核心的作用就是提升性能，减少网络请求步骤，最近节点返回数据，从而节省流量，降低成本。
缓存数据存取（Hash表）我的思考：
利用Hash读取的算法复杂度只O(1),从而根据Key快速找到物理地定位到Value，这是软件算法层面的实现。
而硬件层面上，直接把低速的硬盘中的数据复制到高速的内存中直接返回，从而几十上百倍提升读取速度
缓存的关键指标缓存命中率
缓存键集合大小：缓存键数量越小，缓存的效率越高
缓存可用内存空间：物理上能缓存的对象越多，命中率就越高
缓存对象生存时间：对象生存时间越长，对象被重用的可能性越高
我的思考：如何提升缓存命中率，需要从业务角度去仔细分析数据的变化和读取频率。一种是频繁读，写得小的数据作为热点数据，命中率自然要高；另一种是读写取频率少的数据刚作为冷数据；最后一种是写多读少的数据尽量不放缓存。
各种介质数据访问延迟
缓存的各种形式和应用代理缓存
反向代理缓存
多层反向代理缓存
CDN缓存
通读缓存
旁路缓存
浏览器对象缓存
本地对象缓存
本地对象缓存构建分布式集群
远程分布式对象缓存
﻿
Memcached分布式缓存
Share-Nothing模型
由客户端实现路由算法去匹配对应的缓存服务器
这种本地路由算法存在增加节点后，缓存不均匀的问题
我的理解：以上各种缓存的应用场景是不一样的，实现的机制和原理也有差异，充分理解场景和原理差异是掌握好各种缓存应用的关键，这需要自己花更多的时间和实践中去学习掌握。
分布式缓存的一致性Hash算法﻿
我的实现思路:
1 一个SortedMap保存所有的虚拟结点，以虚拟结点的hashcode为Key Value直接就服务器IP
2 三个核心方法 
   添加服务器   
   删除服务器 
   根据Key查找服务IP
3 虚拟结点的Hashcode算法
    //添加缓存服务器
    public void AddCacheServer(String serverIp){
        for(int i=0;i<cacheServerMappingNumber;i++){
            String nodeKey = i*10000+"_"+serverIp+"_"+i*10000;
            int hashCode = nodeKey.hashCode();
            virtualCacheServerKeyList.put(hashCode,serverIp);
        }
    }
    //删除缓存服务器
    public void RemoveCacheServer(String serverIp){
        for(int i=0;i<cacheServerMappingNumber;i++){
            String nodeKey = i*10000+"_"+serverIp+"_"+i*10000;
            int hashCode = nodeKey.hashCode();
            virtualCacheServerKeyList.remove(hashCode);
        }
    }
缓存的常见问题和解决方法数据不一致与脏读缓存雪崩缓存穿透缓存预热Redis VS MemecachedRedis 支持复杂的数据结构
Redis 支持多路复用异步 I/O 高性能
Redis 支持主从复制高可用
Redis 原生集群与 share nothing 集群模式
redis集群
﻿
消息队列消息队列构建异步调用架构
﻿
﻿
消息队列的好处实现异步处理，提升处理性能
更好的伸缩性
削峰填谷
失败隔离和自我修复
解耦
事件驱动架构 EDA
负载均衡架构HTTP 重定向负载均衡
DNS 负载均衡
反向代理负载均衡
IP 负载均衡
数据链路层负载均衡
﻿
发布于: 2020 年 10 月 25 日阅读数: 14
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