最近一段時(shí)間在做雙十一的優(yōu)化，對(duì)于緩存的使用和改造漸漸有了一些思考，記錄一下

• 緩存的使用、選擇
  * 讀簡(jiǎn)單，寫(xiě)復(fù)雜的業(yè)務(wù)最好放在寫(xiě)入端
  * 讀復(fù)雜，寫(xiě)簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)邏輯放在讀取端
  * 根據(jù)業(yè)務(wù)的類(lèi)型，選擇是使用集中式緩存還是分布式的
  * key-value的規(guī)則
  * 基礎(chǔ)的cache需要關(guān)注的事：替換策略等等。。。
• 緩存導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致，補(bǔ)償措施
  * 對(duì)于集中式的緩存做補(bǔ)償是比較容易的
  * 對(duì)于分布式的相對(duì)來(lái)說(shuō)比較麻煩，方案待考慮，TMD tair是怎么搞得，有同步機(jī)制補(bǔ)償嗎？感覺(jué)不太對(duì)啊，TODO

• 緩存并發(fā)寫(xiě)入的問(wèn)題
  * 緩存也是有狀態(tài)的序列化對(duì)象，一定要注意并發(fā)的問(wèn)題，md上次統(tǒng)一調(diào)度的是否確認(rèn)審核就出現(xiàn)了這個(gè)情況，too young too simple

• 大促期間的控制
  * 失效時(shí)間
  * 預(yù)熱數(shù)據(jù)量
  * 預(yù)熱校驗(yàn)
  * 預(yù)熱流程：比如說(shuō)預(yù)熱會(huì)不會(huì)導(dǎo)致下游服務(wù)擊穿，是否會(huì)存在批量DB操作或者引發(fā)DB性能問(wèn)題
  * 預(yù)熱的并發(fā)數(shù)量控制
  * 批量預(yù)熱等

• cache重建

• 大批量緩存同時(shí)失效可能會(huì)導(dǎo)致緩存擊穿率升高
• 緩存失效時(shí)間加一個(gè)隨機(jī)數(shù)，避免同時(shí)失效
• 考慮是否需要失效后在做一下加載？看情況決定是否有必要，我感覺(jué)大促?zèng)]必要
• 非關(guān)鍵鏈路應(yīng)用加流控

而且具體的的緩存實(shí)現(xiàn)方式也很有意思，看Guava的cache實(shí)現(xiàn)，使用了FutureTask的形式，這個(gè)設(shè)計(jì)四高一

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/kakaxisir/p/7426332.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的缓存优化过程中的一些思考的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。