架构师训练营第五周 - 总结
分布式缓存架构
缓存的关键指标
缓存命中率：就是查询n次缓存，有多少次得到了缓存
影响命中率的3个因素
缓存的key：因为缓存键主要是Hash存储，所以缓存键重复概率要低
进程内存的大小：缓存能使用的内存越大，能容纳的缓存就越多
缓存的存活时间：缓存的存活越久，被重用的可能性就越大
缓存的分类
代理缓存：一般在客户端网络，比如公司出口网关、甚至比如浏览器缓存也算一种
反向代理缓存：一般架设在应用服务器前面，为客户端提供响应，比如NGINX、HaProxy等
CDN内容分发网络：缓存静态文件，而且分布在全国各地
旁路缓存：让客户端自己先请求缓存，不存在再请求数据服务，客户端复杂了。
分布式对象缓存：在多台缓存服务器存放不同的缓存数据，减轻单台缓存服务器的压力
一致性Hash
由于分布式缓存架构，在扩容或单台崩溃时，可能带来缓存大批量失效的风险，从而造成缓存大量穿透，最终雪崩的场景，因此提出了一致性Hash的架构方案。
同时，一致性Hash可能带来服务器压力不均衡，所以通过要通过增加虚拟结点的情况来改善
验证一致性Hash算法是否均衡，要通过计算标准差的方案来衡量
标准差计算公式
(每个样本 - 平均值)的平方 / (服务器数 - 1)，结果再取平方根
平方根的结果跟平均值越接近，表示算法的质量越好，分布越均衡。
Java里一般使用SortMap或TreeMap红黑树来实现一致性Hash
Redis不使用一致性Hash，而是使用了桶的方案进行数据分片，Memcached使用一致性Hash，服务器之间不共享信息，甚至服务器都不知道自己在集群里，架构相对简单一些。
缓存穿透、缓存雪崩及缓存预热
缓存穿透
客户端持续请求某个不存在的缓存Key，导致数据请求落在后端数据库上。
缓存雪崩
最初由于一些缓存穿透，导致数据库压力过大，从而使系统各个部分因数据库宕机而崩溃。
缓存穿透的避免方式
把不存在的数据也进行缓存，但是要设置较短的缓存时长。
对于热点key，且数据不敏感的，也可以对请求数据库加锁，其它无缓存请求直接返回空。
缓存扩容相关时机及方案
时机
业务低谷时
避免压力方案
一定程度的预热，把数据提前载入缓存服务器。
消息队列与异步架构
消息队列一般用途
异步处理，快速响应，提升用户体验，加大服务器吞吐量，但是结果需要异步回调，或轮询的机制，会比同步方案复杂一些
削峰填谷
消息按一定的速率进行消费，这样即使短时间来了大量消息，也不会对消费者造成冲击，这是削峰；在消息生产者压力回落的谷底时，持续消费，这是填谷
业务解耦
把强耦合的2个服务进行解耦，降低服务之间的复杂度，提升可维护性，比如：支付服务在支付完成，只需要发个消息出去，不关心谁来消费消息，其它服务想了解，就去订阅这个消息即可。
负载均衡架构
降低单台后端服务器压力，提升整个系统的横向扩展能力。
负载均衡方案
应用层代理，比如Nginx、HaProxy在http层代理，提供了强大的转发支持，但是效率低下，因为需要解析比较多的数据包信息；
3层ip层均衡
2层数据链路层，进一步提升效率，但是只能在同一网段，比如LVS。
数据库同步方案
主从同步、双主同步。
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