架构师训练营第五周学习总结

分布式缓存——提高多次读取数据的效率

影响缓存命中率的指标有缓存键集合大小、缓存可用内存空间大小、缓存对象生存时间（TTL）

通读缓存（代理、反向代理、CDN）为客户端返回资源，并在请求未命中缓存时获取实际数据，旁路缓存（浏览器对象缓存、本地对象缓存、分布式对象缓存）的应用代码首先询问对象缓存需要的对象是否存在，如果存在则获取并使用缓存对象，如果不存在或已过期则从数据源获取对象并保存回对象缓存

频繁修改和没有热点的数据不适合缓存，读写比在 2：1 以上才有缓存的意义

缓存设计需要注意缓存雪崩、缓存穿透等问题，并且需要考虑缓存预热，而缓存预热加载的热点数据有 LRU 算法对不断访问的数据筛选淘汰而来

一致性 hash 算法使增加缓存服务器节点使只影响一小段 key 的查找，避免大部分 key 不能命中时给应用服务器和数据库造成巨大的压力。基于虚拟节点的一致性 hash 算法能均匀减小缓存服务器节点的压力

Redis 集群与之 16384 个桶，并维持物理节点与桶的映射关系，key 放入桶中，所有 Redis 节点彼此互联，客户端可以连接任一可用节点

消息队列——提升写性能，加快返回速度

消息队列常用模型有点对点模型和发布订阅模型

消息队列的优点：

能让系统对消费者更有针对性地进行伸缩

能削峰填谷，提高服务器计算能力地利用率

能实现失败隔离和自我修复

能解耦生产者和消费者

负载均衡

小型系统通常采用反向代理负载均衡，这种负载均衡性能较低，已于实现

大型系统可采用 DNS 和链路层多重负载均衡

常用的负载均衡算法有轮形、加权轮询、随机、最少连接、源地址散列等，其中源地址散列可保证同一来源请求在同一服务器上处理，可实现会话粘滞

Session 的管理方式有：

Session 复制，增加资源和性能压力

Session 绑定，不具高可用性

使用 Cookie，常用，不过 Cookie 大小有限，而且有些场景 Cookie 会被禁用

Session 服务器，能让应用服务器无状态化，更利于服务器的伸缩