分布式缓存总结

发布于: 2020 年 07 月 08 日
分布式缓存总结

对分布式缓存的学习做一个小结。

缓存的应用场景是读多写少,目的是提高检索性能。

关键指标:命中率。

关键问题:如何尽可能命中业务的<key, value>。

方案1:找更大的缓存空间,这样存储的数据足够多。

方案2:通过分布式缓存技术,让更多的数据存储到缓存中,从而让更多数据被Cache。

前两个方案都是在解决一个单一的问题,如何提高命中率。

发展到今天,在移动互联网时代,带宽还是蛮贵的,因此通常会有各种前置缓存,目的就是将一些比较耗费带宽的数据进行前置,比如将视频/图片数据混存至用户请求链路的上层,比如CDN。如此,比较耗带宽的请求直接从CDN就返回了,一般的CDN都是运营商提供,因此也节省应用提供商的很多带宽。

因此,缓存其实在解决两个问题,第一个是性能问题,如何更快检索;第二个是资源问题,如何更少消耗资源。

因为缓存容量有限,因此也有对应的数据退场机制,比较常见的是LRU。

其实,我们可以从缓存这项技术看到更多的东西。

缓存其实就是相对精准地将即将使用的数据进行提前备份,达到立即可用的状态,学会规划吧。

发布于: 2020 年 07 月 08 日 阅读数: 9
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朱月俊

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