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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
### 14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用? 在高并发系统设计中,缓存作为提升系统性能、降低数据库压力的关键组件,其高可用性的保障至关重要。一个高可用性的缓存系统能够确保在部分节点故障或网络问题时,系统仍能持续提供服务,减少或避免服务中断。本章将深入探讨缓存如何做到高可用,涵盖缓存架构设计、故障恢复策略、数据一致性保证、以及监控与运维等方面。 #### 1. 引言 缓存的高可用性主要依赖于冗余部署、故障转移机制、数据一致性策略和有效的监控运维体系。通过合理设计这些方面,可以显著提升缓存系统的稳定性和可靠性。 #### 2. 缓存架构设计 ##### 2.1 分布式缓存架构 为了实现高可用,缓存系统通常采用分布式架构,将缓存数据分布在多个节点上。这种架构可以有效分散访问压力,提升并发处理能力,并且当某个节点发生故障时,其他节点能够接管其工作,保证服务的连续性。 - **数据分片**:通过哈希、范围等方式将数据分散存储到不同的节点上,实现负载均衡和水平扩展。 - **复制与一致性**:数据在不同节点间进行复制,以保证数据的高可用性和容灾能力。复制策略包括主从复制、多主复制等,每种策略都有其适用场景和优缺点。 - **一致性哈希**:采用一致性哈希算法,使得节点增减时,数据迁移量最小化,减少对系统的影响。 ##### 2.2 缓存集群管理 缓存集群管理涉及到节点的加入、退出、故障检测与恢复等。 - **自动发现与注册**:节点通过服务注册中心(如Zookeeper、Consul)自动注册和发现其他节点,实现集群的动态管理。 - **故障检测**:通过心跳检测、超时机制等方式,及时发现并隔离故障节点,防止故障扩散。 - **自动恢复**:当检测到故障节点后,系统自动启动恢复流程,如重启节点、替换节点等,以恢复服务。 #### 3. 故障恢复策略 ##### 3.1 容错机制 - **冗余部署**:通过增加缓存节点的数量,提供冗余备份,确保即使部分节点故障,系统仍能正常工作。 - **读写分离**:在缓存系统中实现读写分离,主节点负责写操作,从节点负责读操作,减轻主节点压力,同时从节点可以作为主节点的备份。 ##### 3.2 失效转移 - **客户端重试机制**:当缓存请求失败时,客户端自动重试到其他节点,确保请求能够成功处理。 - **代理层转发**:在客户端和缓存集群之间部署代理层(如Nginx、HAProxy),代理层负责将请求转发到可用的缓存节点。 ##### 3.3 数据恢复 - **数据预热**:在系统启动或缓存数据丢失后,通过预加载热点数据到缓存中,减少用户访问延迟。 - **数据回源**:当缓存数据不存在或失效时,通过回源到数据库或其他数据源重新获取数据,并更新到缓存中。 #### 4. 数据一致性保证 在高可用缓存系统中,数据一致性是一个重要挑战。由于缓存和数据库之间存在数据同步的问题,需要采取合适的策略来保证数据的一致性。 ##### 4.1 最终一致性 在分布式系统中,由于网络延迟、节点故障等原因,很难保证强一致性。因此,通常采用最终一致性模型,即允许在一段时间内,缓存中的数据与数据库中的数据不一致,但最终会达到一致状态。 ##### 4.2 缓存更新策略 - **主动更新**:在数据发生变化时,主动通知缓存系统更新数据。这通常通过消息队列、发布/订阅模式等实现。 - **被动更新**:当缓存数据失效时,通过回源到数据库重新获取最新数据,并更新到缓存中。 ##### 4.3 缓存失效策略 合理的缓存失效策略对于保持数据一致性和优化缓存性能至关重要。 - **TTL(Time-To-Live)**:为缓存数据设置生存时间,到期后自动失效。 - **LRU(Least Recently Used)**:基于访问频率的淘汰策略,优先淘汰最久未使用的数据。 - **LFU(Least Frequently Used)**:基于访问次数的淘汰策略,优先淘汰访问次数最少的数据。 #### 5. 监控与运维 ##### 5.1 性能监控 - **缓存命中率**:监控缓存系统的命中率,评估缓存效果,优化缓存策略。 - **响应时间**:监控缓存请求的响应时间,及时发现并处理性能瓶颈。 - **资源使用**:监控缓存节点的CPU、内存、网络等资源使用情况,预防资源耗尽导致的服务中断。 ##### 5.2 健康检查 定期对缓存系统进行健康检查,包括节点状态、数据一致性、网络连接等,确保系统处于健康状态。 ##### 5.3 日志与告警 建立完善的日志系统,记录缓存系统的运行状态和异常信息。同时,设置合理的告警规则,当系统出现异常时,及时通知运维人员进行处理。 ##### 5.4 自动化运维 通过自动化运维工具(如Ansible、Terraform等),实现缓存系统的自动化部署、配置管理、故障恢复等,提高运维效率,降低人为错误风险。 #### 6. 总结 缓存的高可用性是高并发系统设计中的重要一环。通过合理的缓存架构设计、故障恢复策略、数据一致性保证以及监控与运维体系的建立,可以显著提升缓存系统的稳定性和可靠性。在实际应用中,需要根据具体业务需求和系统特点,灵活选择和应用这些技术和策略,以构建出符合自身需求的高可用缓存系统。同时,随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,缓存系统的高可用性设计也需要持续迭代和优化。
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13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
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