架构师训练营第 1 期 - 第 5 周 - 学习总结

一、分布式缓存架构

缓存：存储在计算机上的一个原始数据复制集，以便于访问。---维基百科

缓存 cache --- 用于多次读取数据。读写比 2:1 才合适用缓存。

缓冲 buffer --- 读 : 数据由 低速设备 -->读入 缓冲（buffer）--> 读出

写： 数据先写入缓冲（buffer）中 --> 再写入低速设备

缓存数据存储 --- Hash 表

缓存的关键指标 -- 缓存命中率

影响缓存命中率的主要指标：

缓存键集合大小（集合越小越高）

缓存可使用内存大小（越大越高）

缓存对象生存时间(TTL Time To Live)（越长越高）

常见的缓存实现形式：

代理缓存（用户端）、反向代理缓存（数据中心）、多层反向代理缓存（数据中心）

以上 3 种都是 通读缓存。

通读缓存 （read-through）: 客户端-->通读缓存 -->如果通读缓存未命中，代理连接到服务器获取实际数据。

旁路缓存 （cache-aside） : 对象缓存是一种旁路缓存，旁路缓存通常是一个独立的键值对（key-value）存储。

应用代码通常会询问对象缓存需要的对象是否存在，如果存在，它会获取并使用缓存的对象，

如果不存在或已过期， 应用会连接主数据源来组装对象，并将其保存回对象缓存中以便将来使用。

浏览器对象缓存

本地对象缓存 （缓存服务 与使用该缓存服务的应用服务 部署 在同一台物理服务器上）

本地对象缓存构建分布式集群

远程分布式对象缓存

Memcached 分布式对象缓存

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一致性 Hash 算法 --- 针对分存式缓存集群的扩容问题。

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合理使用缓存：

1. 数据不能频繁修改，读写比 2:1 以上.

2. 有热点的访问（如微博，微信朋友圈 等）

3. 数据不一致和脏读 （a.合理设置缓存失效时间 b.数据有更新时，删除该缓存）

4. 防 缓存雪崩

5. 缓存预热 -- 对于热点数据在应用服务启动时，先进行缓存预热。

6. 防 缓存穿透

Redis

1. 支持复杂的数据结构（String, Hash Tables, Linked Lists, Sets, Sorted Sets）

2. 支持多路复用异步 I/O 高性能

3. 支持主从复制高可用

4. Redis 原生集群 与 share nothing 集群模式

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消息队列 --- 优化写性能

消息生产者-->消息队列-->消息消费者

点对点模型

发布订阅模型

好处：

1. 实现异步处理，提升处理性能（写性能）

2. 便好的伸缩性

3. 削峰填谷

4. 解耦

5. 失败隔离 和 自我修复

实现案例 ： 事件驱动架构 EDA --- 减少各应用服务间的耦合表面积。

产品：Kafka --- LinkedIn 出品， Scala 语言开发，专门针对分布式场景进行了优化，伸缩性比较好。

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负载均衡架构 --- 1.请求何时分发 2.如何选择 web 应用服务器

HTTP 重定向负载均衡 （效率低，安全低）

DNS 负载均衡

反向代理负载均衡 （例如 Nginx ,适用于小规模集群--几台到几十台应用服务器的集群）

IP 负载均衡 （网络层--第 3 层）-- 缺点：响应数据包可能很大，便网络带宽成为瓶颈。

数据链路层 负载均衡 （数据链路层 -- 第 2 层）-- 修改 MAC 地址

也称 “三角模式”。

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负载均衡算法：

1. 轮询

2. 加权轮询

3. 随机 --- 加权随机

4. 最少边接

5. 源地址散列（不利于高可用）

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应用服务器集群的 Session 管理：

高可用架构设计 --- 基于服务无状态。

Session 复制 、 Session 绑定（不利于高可用）

利于 Cookie 记录 Session （实践中是可用的）

共享 Session 服务器（集群）-----目前最佳方案。