...其它辅助缓存如memcached和redis的意义应该就不需要了,还是有其它...
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发布时间:2022-05-03 11:28
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热心网友
时间:2022-05-03 13:58
1、首先明确是不是一定要上缓存,当前架构的瓶颈在哪里,若瓶颈真是数据库操作上,再继续往下看。
2、明确memcached和redis的区别,到底要使用哪个。前者终究是个缓存,不可能永久保存数据(LRU机制),支持分布式,后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等,redis要自己去实现分布式缓存(貌似最新版本的已集成),自己去实现一致性hash。因为不知道应用场景,不好说一定要用memcache还是redis,说不定用mongodb会更好,比如在存储日志方面。
3、缓存量大但又不常变化的数据,比如评论。
4、思路是对的,清晰明了,读DB前,先读缓存,如果有直接返回,如果没有再读DB,然后写入缓存层并返回。
5、考虑是否需要主从,读写分离,考虑是否分布式部署,考虑是否后续水平伸缩。
6、想要一劳永逸,后续维护和扩展方便,那就将现有的代码架构优化,按你说的替换数据库组件需要改动大量代码,说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架,比如SpringMVC,将应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
7、把读取缓存等操作做成服务组件,对业务层提供服务,业务层对应用层提供服务。
8、保留原始数据库组件,优化成服务组件,方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。
9、不建议一次性全量上缓存,最开始不动核心业务,可以将边缘业务先换成缓存组件,一步步换至核心业务。
10、刷新内存,以memcached为例,新增,修改和删除操作,一般采用lazy load的策略,即新增时只写入数据库,并不会马上更新Memcached,而是等到再次读取时才会加载到Memcached中,修改和删除操作也是更新 数据库,然后将Memcached中的数据标记为失效,等待下次读取时再加载。
大方向两种方案:
1、脚本同步:自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。这就涉及到实时数据变更的问题(mysql row binlog的实时分析),binlog增量订阅Alibaba 的canal ,以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
2、业务层实现:先读取nosql缓存层,没有数据再读取mysql层,并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式(一致性hash),以及节点失效后替代方案(多层hash寻找相邻替代节点),和数据震荡恢复了。