文章目錄

• 概述
• 擴(kuò)容思路
• • 垂直擴(kuò)展（縱向擴(kuò)展）
  • 水平擴(kuò)展（橫向擴(kuò)展）
• 緩存思路
• • 緩存特征
  • 緩存命中率影響因素
  • 緩存分類和應(yīng)用場景
  • • Guava Cache
    • Memcache
    • Redis

概述

這里只是講通用的思路，實(shí)際高并發(fā)的場景需要根據(jù)實(shí)際情況來決定方案。

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擴(kuò)容思路

舉個(gè)例子： 一共有60塊磚， 1個(gè)工人。每次只能搬運(yùn)10塊。每次搬運(yùn)耗時(shí)10分鐘，這樣的話，1個(gè)工人搬運(yùn)完60塊磚，就需要1個(gè)小時(shí)。

垂直擴(kuò)展（縱向擴(kuò)展）

提高系統(tǒng)部件能力。

用上面的例子來解釋下就是：目前有120塊磚要搬（相當(dāng)于高并發(fā)場景），如果使用垂直擴(kuò)展的話，提高運(yùn)行效率，我們調(diào)整為將工人

• 每次搬磚20塊，每次搬運(yùn)耗時(shí)10分鐘，1個(gè)小時(shí)處理完成。
• 或者每次10塊，每次搬運(yùn)耗時(shí)5分鐘，1個(gè)小時(shí)處理完成。

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水平擴(kuò)展（橫向擴(kuò)展）

增加更多系統(tǒng)成員，就是我們通常說的集群

還是上面的例子，120塊磚要搬（相當(dāng)于高并發(fā)場景） ，工人的效率保持不變，每次只能搬運(yùn)10塊，每次搬運(yùn)耗時(shí)10分鐘，一個(gè)小時(shí)依然是60塊磚。 使用水平擴(kuò)展來模擬的話，那就增加一名工人，兩名工人，1個(gè)小時(shí)處理120塊磚。

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緩存思路

緩存特征

• 命中率： 命中數(shù)/(命中數(shù)+ 沒命中數(shù))

• 最大元素（空間）： 當(dāng)緩存超出設(shè)置的容量時(shí)，會(huì)觸發(fā)緩存清空策略。 因此設(shè)置合理的緩存空間，將有效的提高命中率

• 清空策略： FIFO（先進(jìn)先出）、LFU（最少使用）、LRU（最近使用）、過期時(shí)間、隨機(jī)清理。

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緩存命中率影響因素

• 業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)需求
• 緩存的設(shè)計(jì)（粒度和策略）
• 緩存容量和基礎(chǔ)設(shè)施
• …

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緩存分類和應(yīng)用場景

• 本地緩存：編程實(shí)現(xiàn)（成員變量、局部變量、靜態(tài)變量）、Guava Cache
• 分布式緩存： Redis、Memcache

Guava Cache

借鑒了ConcurrencyHashMap的設(shè)計(jì)思想

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Memcache

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Redis

Redis的系列文章，請參考我的Redis專欄 Redis手札

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的并发编程-24 高并发处理手段之扩容思路 + 缓存思路的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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