架构训练营 week05- 总结
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1 分布式缓存架构
1.0 什么是缓存cache
介于数据访问者和数据源之间的一种高速存储;当数据需要多次读取时,用于加快读取的速度.
缓存数据存储:Hash表:
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1.1缓存的关键指标
缓存命中率:查询n次缓存,有多少次得到了缓存;
1.2 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(TTL):缓存的存活越久,被重用的可能性就越大
1.3 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
1.4 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。
1.5 缓存穿透、缓存雪崩及缓存预热
缓存雪崩
当缓存服务崩溃后,数据库不能承受过大的访问压力而宕机,进而导致整个网站不可用;
缓存预热
对于一些热点数据,在系统启动时就加载到缓存;
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。
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。
2 消息队列与异步架构
2.1 同步调用 VS 异步调用
异步调用,不阻塞应用线程;
2.2 消息队列构建异步调用架构
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角色:消息生产者、消息队列、消息消费者
消息队列架构模型:点对点模型、发布订阅模型
2.2.1 消息队列好处
实现异步处理,提升处理性能
带来更好的伸缩性
削峰
解耦
失败隔离和自我修复
2.3 事件驱动架构及MQ比较
3 负载均衡架构
将高并发用户请求分发到多台服务器组成的服务器集群上,利用更多的服务器资源处理高并发下的计算压力
3.1 HTTP重定向负载均衡
3.2 DNS 负载均衡
3.3 反向代理负载均衡
3.4 IP负载均衡
3.5 数据链路层负载均衡
3.6 负载均衡算法
轮询、加权轮询、随机、最少连接、源地址散列。
3.7 集群的session 管理
Session复制
Session绑定
Cookie记录Session
共享Session服务器
4 分布式数据库
4.1 MySQL 复制
主从复制
一主多从复制
主主复制
4.2 数据分片
硬编码实现数据分片
映射表外部存储
4.3 分布式数据库中间件
4.4 数据库集群伸缩
扩容策略
数据库部署方案
单一数据库与单一服务-> 主从复制
2个web服务与2个数据库-> 功能进行分割
综合部署->主从复制、功能分割
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