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缓存的使用与设计
- 缓存的受益与成本
受益：1.加速读写：通过缓存加速读写速度：CPU L1/L2/L3Cache、Linux page Cache加速硬盘读写、浏览器缓存、Ehcache缓存数据库结果
2.降低后端负载：后端服务器通过前端缓存降低负载：业务端使用Redis降低后端MySQL负载等
成本：1.数据不一致 ：缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关
2.代码维护成本：多了一层缓存逻辑
3.运维成本：例如Redis Cluster
使用场景
1.降低后端负载：对高消耗的SQL：join结果集/分组统计结果缓存
2.加速请求响应：利用Redis/Memcache优化IO响应时间
3.大量写合并为批量写：如计数器先Redis累加再批量写DB
- 缓存更新策略
1.LRU/LFU/FIFO算法剔除：例如maxmemory-policy
2.超时剔除：例如expire
3.主动更新：开发控制生命周期
- 缓存粒度控制
三个角度
1.通用性：全量属性更好。
2.占用空间：部分属性更好。
3.代码维护：表面上全量属性更好。
- 缓存穿透优化----大量请求不命中
原因： 1.业务代码自身问题
2.恶意共计、爬虫等等
如何发现：1.业务的响应时间（可预计的）
2.业务本身问题
3.相关指标:总调用数、缓存层 命中数、存储层命中数
解决方法：
1.缓存空对象
2.布隆过滤器拦截
- 无底洞问题优化
加机器性能没有提升，反而下降
- 缓存雪崩优化
- 热点key重建优化
互斥锁 ：减少了重建缓存次数，增加了等待
永不过期：可能数据不一致
