分布式缓存
0 人感兴趣 · 30 次引用
- 最新
- 推荐


走近分布式缓存 Memcached
分布式缓存出于如下考虑:首先是缓存本身的水平线性扩展问题,其次是缓存大并发下本身的性能问题,再次避免缓存的单点故障问题(多副本和副本一致性)。

Redis(一):单线程为何还能这么快?
提到redis马上在我们脑海中会浮现出这样一些关键字:单线程、高性能、内存数据库、kv存储......这些关键字都从不同层面描述了redis的一些相关特性和技术实现。那么为什么redis具备这些特性以及是如何实现的,本文将进行一一分析。

高性能 -Nginx 多进程高并发、低时延、高可靠机制在百万级缓存 (redis、memcache) 代理中间件中的应用
本文借鉴nginx多进程、高并发、低时延、高可用等优秀机制,把这些优秀思想应与用缓存代理中间件twemproxy,使其在性能上面有了数十倍提升。


架构师资源汇总 从入门到精通 将近 20 年的工作经验毫无保留分享
笔者参加极客大学架构师训练营,把架构师的方方面面都做了详细笔记。此文为资源的汇总篇。

缓存、异步、集群和分布式等架构模式的实践
缓存,极大提升数据读写能力,实现系统性能、可用性、并发能力提高,同时也节约了计算、网络资源。异步,解决同步处理带来一系列问题,实现并行方式处理、系统解耦、流量削峰填谷,实现高性能、高可用、可伸缩、最终一致性的架构。负载均衡(Load Balance),将
动手实现一致性 hash 算法
在分布式缓存场景中,我们在实现缓存集群线性伸缩的同时,还要保证失效或需要搬挪的key尽可能的少,而一致性hash算法正是解决该问题的很好方案。

分布式缓存架构与负载均衡架构
本篇文章从分布式缓存架构、消息队列与异步架构、负载均衡架构三个方面进行知识点梳理与复习,对于分布式数据库的相关内容会在下周进行总结
Redis(一)分布式缓存的作用
缓存最经典的场景是用在电商的商品上,一般来说,电商的某个商品的信息,在一天之内几乎都不会做任何改变,但是这个商品的查询可能是非常频繁的,一天可能就被浏览了几百万次。