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01 | 高并发系统:它的通用设计方法是什么?
02 | 架构分层:我们为什么一定要这么做?
03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
04 | 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
05 | 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?
06 | 面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?
07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
08 | 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
09 | 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
11 | NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?
12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
15 | 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
16 | CDN:静态资源如何加速?
17 | 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
18 | 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
19 | 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
20 | 面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?
21 | 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
22 | 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?
23 | RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
24 | 注册中心:分布式系统如何寻址?
25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
26 | 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
27 | API网关:系统的门面要如何做呢?
28 | 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
29 | Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
30 | 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
31 | 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
32 | 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
33 | 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
34 | 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
35 | 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
36 | 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
37 | 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
40 | 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
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高并发系统设计核心
小册名称:高并发系统设计核心
### 12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速? 在高并发系统设计中,随着业务量的不断增长,数据库作为数据存储与查询的核心组件,往往会成为系统性能的瓶颈。当数据库查询响应时间延长,系统吞吐量下降,用户体验受到直接影响时,引入缓存机制成为解决这一问题的关键策略。缓存通过减少数据库的直接访问次数,将频繁查询的数据暂时存储在访问速度更快的介质上(如内存),从而显著提升数据检索效率,降低系统响应时间。本章将深入探讨缓存的基本概念、设计原则、实现策略以及在高并发场景下的优化与应用。 #### 一、缓存的基本概念与重要性 **1.1 缓存的定义** 缓存(Cache)是一种高速数据存储层,位于数据源(如数据库)与应用程序之间,用于存储最近访问的数据副本。当应用程序需要数据时,首先尝试从缓存中获取,如果缓存中存在所需数据(缓存命中),则直接返回给应用程序,避免了直接访问数据源带来的延迟;若缓存中不存在(缓存未命中),则访问数据源获取数据,并将结果存入缓存供后续使用。 **1.2 缓存的重要性** - **提升性能**:通过减少数据库等慢速存储设备的访问次数,显著降低查询延迟,提升系统整体响应速度。 - **减轻数据库压力**:减少数据库负载,防止因高并发访问导致的数据库崩溃或服务不可用。 - **优化成本**:在数据读取密集型应用中,通过缓存策略减少昂贵的数据库资源消耗,降低运营成本。 #### 二、缓存设计原则 **2.1 一致性与性能权衡** 缓存的引入可能带来数据一致性问题。在设计缓存策略时,需要根据业务需求权衡数据一致性与系统性能。对于实时性要求不高的数据,可以容忍一定程度的数据滞后;而对于需要高度一致性的数据,则需考虑缓存失效策略或数据更新同步机制。 **2.2 缓存命中率** 缓存命中率是衡量缓存效果的重要指标,它反映了缓存中存储的数据被有效利用的程度。提高缓存命中率的关键在于合理预测哪些数据会被频繁访问,并设计高效的缓存淘汰算法(如LRU、LFU)。 **2.3 缓存雪崩与击穿** - **缓存雪崩**:大量缓存同时失效,导致大量请求直接涌入数据库,造成数据库压力骤增。预防措施包括设置缓存过期时间分散、使用互斥锁等。 - **缓存击穿**:某个热点数据过期后,大量并发请求尝试访问该数据,导致数据库压力剧增。解决方法包括热点数据永不过期、布隆过滤器预检等。 **2.4 缓存预热与更新** - **缓存预热**:在系统启动或低峰时段,预先将热门数据加载到缓存中,以减少访问延迟。 - **缓存更新**:根据业务需求设计缓存更新策略,确保缓存中的数据与数据库保持一致。常见的更新策略包括主动更新(如数据变更时立即同步到缓存)、被动更新(如缓存失效后从数据库重新加载)等。 #### 三、缓存实现策略 **3.1 本地缓存与分布式缓存** - **本地缓存**:通常指应用程序级别的缓存,如JVM堆内存中的HashMap、Guava Cache等。适用于单机部署的应用,访问速度快但数据共享性差。 - **分布式缓存**:如Redis、Memcached等,支持跨多个节点共享数据,适用于分布式系统。通过集群部署,可以提供高可用性和可扩展性。 **3.2 缓存穿透与防护** 缓存穿透是指查询一个数据库中不存在的数据,由于缓存中不存在该数据,导致每次查询都会穿透到数据库。防护策略包括: - **布隆过滤器**:一种概率型数据结构,用于快速判断某个元素是否在一个集合中。在访问缓存之前,先通过布隆过滤器检查数据是否存在,以减少无效请求对数据库的冲击。 - **空值缓存**:对于查询结果为空的数据,也将其缓存起来,但设置较短的过期时间,以避免缓存污染。 **3.3 缓存与数据库一致性保证** - **基于事务的更新**:在数据库事务中同时更新数据库和缓存,确保数据一致性。但需注意,这种方式可能增加事务的复杂性和失败概率。 - **异步更新**:数据变更后,通过消息队列等异步机制通知缓存系统进行更新,降低系统耦合度。 - **延迟双删**:在数据库删除数据时,先删除缓存中的数据(或标记为无效),待数据库事务提交后再进行二次删除(或标记为已删除),确保缓存与数据库的最终一致性。 #### 四、高并发场景下的缓存优化 **4.1 缓存并发控制** 在高并发场景下,缓存的并发访问控制尤为重要。可以使用锁机制(如Redis的分布式锁)来保证缓存操作的原子性,避免数据不一致问题。同时,合理设计缓存键的命名规则,减少锁竞争。 **4.2 缓存分层策略** 根据数据访问频率和实时性要求,采用多层缓存架构。例如,对于热点数据,可以使用内存型缓存(如Redis)提高访问速度;对于非热点但查询频繁的数据,可以使用SSD等快速存储设备作为二级缓存;对于不常访问的数据,则直接存储在数据库中。 **4.3 监控与调优** 建立缓存系统的监控体系,实时监控缓存命中率、缓存大小、缓存失效情况等指标。根据监控数据,及时调整缓存策略,优化缓存性能。同时,定期评估缓存系统的可扩展性和容错能力,确保系统稳定运行。 #### 五、总结 缓存作为高并发系统设计中的重要组成部分,对于提升系统性能、减轻数据库压力具有重要意义。在设计缓存系统时,需要充分考虑一致性、性能、可扩展性等多方面因素,制定合理的缓存策略。通过引入分布式缓存、优化缓存更新机制、实施缓存并发控制等措施,可以有效解决数据库成为性能瓶颈的问题,为系统的高并发访问提供有力支持。在未来的技术发展中,随着硬件性能的提升和新技术的出现,缓存技术也将不断创新和完善,为构建更加高效、可靠的高并发系统奠定坚实基础。
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