大型分布式系统中的缓存架构
8种缓存框架介绍
8种缓存框架介绍缓存框架是一种用于存储和管理缓存数据的软件工具或库。
它们用于提高应用程序的性能，减少数据库或其他远程资源的访问次数。
在本文中，我们将介绍8种流行的缓存框架，包括Redis、Memcached、Ehcache、Guava Cache、Caffeine、Hazelcast、Infinispan和Apache Geode。
1. Redis： Redis是一个基于内存的缓存框架，提供了丰富的数据结构和灵活的功能，包括缓存、消息队列和数据持久化。
Redis的性能出色，并且具有高可用性和扩展性。
2. Memcached： Memcached是另一个流行的基于内存的缓存框架，广泛用于提高Web应用程序的性能。
它具有简单的架构和易于使用的API。
Memcached可以在多台服务器上进行水平扩展，以提供更高的负载能力。
3. Ehcache： Ehcache是一个Java缓存框架，可以用于将缓存添加到应用程序中。
它具有简单易用的API，并提供了多种缓存策略，如LRU （最近最少使用）和FIFO（先进先出）。
Ehcache还支持磁盘持久化和分布式缓存。
4. Guava Cache： Guava Cache是Google开发的一个轻量级缓存库，可以在本地JVM中实现缓存功能。
它具有内存敏感的淘汰策略和异步加载机制，可以优化资源利用和应用程序响应时间。
5. Caffeine： Caffeine是另一个基于本地内存的缓存库，由Google开发。
它被设计为高性能、无锁的缓存框架，并且具有比Guava Cache更高的吞吐量和更低的延迟。
6. Hazelcast： Hazelcast是一个分布式缓存框架和数据网格，可以在多个服务器上共享缓存数据。
它提供了分布式数据结构和分布式计算功能，并支持高可用性和容错性。
7. Infinispan： Infinispan是另一个开源的分布式缓存框架，用于构建高性能和高可靠性的应用程序。
分布式缓存设计
分布式缓存设计缓存是提高系统性能的关键组件之一，而分布式缓存则在分布式系统的环境下实现了数据的共享和高效访问。
本文将介绍分布式缓存的设计原理和实践，以及一些常见的分布式缓存方案。
一、缓存的作用缓存是将计算结果、数据库查询结果等常用数据存储在高速读写的存储介质中，以提高系统的性能和响应速度。
在分布式系统中，缓存的作用尤为重要，可以减轻后端数据库的压力，提高系统的可扩展性和可用性。
二、分布式缓存的设计原则1. 数据一致性：分布式缓存需要保证数据的一致性，即缓存中的数据和后端存储中的数据保持同步。
常见的解决方案包括使用缓存更新策略、缓存伪装技术等。
2. 高可用性：分布式缓存需要保证在各种异常情况下都能够正常工作，如节点故障、网络分区等。
常见的解决方案包括使用数据复制、故障检测与恢复机制等。
3. 高性能：分布式缓存需要具备快速读写的能力，以满足系统对高并发读写的需求。
常见的解决方案包括使用缓存预热、数据分片、分布式存储等。
4. 可扩展性：分布式缓存需要支持系统的水平扩展，以应对日益增长的数据访问需求。
常见的解决方案包括使用分布式哈希、一致性哈希等。
三、常见的分布式缓存方案1. Redis：Redis 是一个开源的高性能分布式缓存系统，支持多种数据结构和丰富的功能，如持久化、发布订阅、事务等。
它通过将数据存储在内存中，提供了非常快速的读写性能。
2. Memcached：Memcached 是一个免费的、高性能的分布式内存对象缓存系统，适用于访问模式相对简单的场景。
它通过缓存的方式，将数据存储在内存中，从而提供快速的数据访问速度。
3. Hazelcast：Hazelcast 是一个开源的分布式缓存和计算平台，支持多种数据结构和分布式计算模型。
它可以无缝地集成到 Java 应用中，提供快速的数据访问和计算能力。
四、分布式缓存的设计实践1. 数据划分：根据业务需求和数据访问特点，将数据划分到不同的缓存节点中。
可以采用按数据分片方式，将数据均匀地分布在不同的节点上，提高并发读写能力。
如何设计高性能的分布式缓存系统
如何设计高性能的分布式缓存系统设计高性能的分布式缓存系统是一项复杂的任务，需要考虑许多因素，包括数据一致性、负载均衡、故障容错、数据分片等方面。
下面将介绍一些设计原则和关键技术，以帮助你设计一个高性能的分布式缓存系统。
1.数据分片在分布式缓存系统中，数据分片是提高性能的关键。
数据分片可以实现水平扩展，将缓存数据分散存储在不同的节点上，减轻单个节点的负载压力。
数据分片可以使用一致性哈希算法来实现，该算法将节点和缓存数据分配到一个虚拟圆环上，并根据数据的键值进行映射。
这样，当请求缓存数据时，可以根据键值快速定位到对应的节点。
2.节点拓扑在分布式缓存系统中，节点拓扑的设计是非常重要的。
节点拓扑指的是缓存节点之间的连接方式和结构。
常见的节点拓扑结构有树形结构和哈希环结构。
在树形结构中，每个节点都有一个父节点和多个子节点，可以通过父节点来寻找数据。
在哈希环结构中，节点通过哈希算法进行映射，可以根据哈希值在环上寻找数据。
选择合适的节点拓扑结构可以提高缓存系统的性能和可靠性，并减少数据的迁移和负载均衡的成本。
3.数据一致性在分布式缓存系统中，数据一致性是一个重要的问题。
由于数据被分散存储在不同的节点上，当节点发生故障或数据迁移时，可能会导致数据不一致的问题。
为了解决这个问题，可以采用一些数据一致性协议，如Quorum算法或基于时钟的数据一致性算法。
这些算法可以确保在节点故障或数据迁移情况下，数据的一致性得到维护，并提供高可用性和可靠性。
4.缓存淘汰策略在分布式缓存系统中，缓存淘汰策略是一项重要的优化手段。
常见的策略包括最近最少使用(LRU)策略、最久未使用(LFU)策略和时间片轮转策略等。
LRU策略将最近最少使用的数据从缓存中淘汰出去，以保持缓存的空间。
LFU策略将最久未使用的数据从缓存中淘汰出去，以减少内存占用。
时间片轮转策略则按照一定的时间间隔，逐渐淘汰掉缓存中的数据。
5.负载均衡在分布式缓存系统中，负载均衡是非常重要的，可以避免热点数据和节点的负载不均衡问题。
分布式缓存原理架构
分布式缓存原理架构1.引言1.1 概述分布式缓存是指将数据分布存储在多个节点上的缓存系统。
与传统的集中式缓存相比，分布式缓存通过横向扩展节点数量来提高系统的吞吐量和容量，实现高性能的数据访问。
在现代的大规模应用中，分布式缓存已经成为一个不可或缺的组件。
分布式缓存的核心目标是提供低延迟、高可用性、可扩展性和数据一致性，以满足高并发的数据访问需求。
通过将数据分布存储在不同的节点上，分布式缓存可以将数据访问的负载进行均衡，并通过节点之间的数据复制机制来提高系统的可用性。
分布式缓存的设计需要考虑多个方面的问题，包括数据分布策略、一致性协议、数据复制机制、负载均衡算法等。
在设计分布式缓存架构时，需要根据具体的应用场景来选择适合的技术方案，以实现最佳的性能和可靠性。
本文将首先介绍分布式缓存的基本原理，包括数据分布策略和一致性协议，以帮助读者更好地理解分布式缓存的工作原理。
接着，将详细描述分布式缓存的架构设计，包括节点间通信、数据存储和一致性保证等方面的内容。
最后，通过总结和展望，对分布式缓存的发展趋势进行了展望，并指出了未来可能的研究方向。
通过对分布式缓存的深入理解和研究，有助于大家更好地应用分布式缓存技术来提升系统性能，并且能够更好地应对日益增长的数据访问需求。
在大数据时代的背景下，分布式缓存将扮演越来越重要的角色，因此了解其原理和架构设计是非常有价值的。
1.2文章结构文章结构是一个重要的组织框架，它能够引导读者对文章内容的理解和阅读。
本文的结构主要包括以下几个部分：1. 引言：本部分主要对文章的主题进行介绍，并概述文章的结构和目的。
通过引言，读者可以初步了解文章的背景和内容，为后续的阅读做好准备。
2. 正文：本部分是文章的核心，主要分为两个子部分，分别是分布式缓存基本原理和分布式缓存架构设计。
2.1 分布式缓存基本原理：这一部分将深入介绍分布式缓存的基本原理，包括缓存的概念、作用、特点以及常见的缓存算法等。
Java中的分布式缓存框架有哪些
Java中的分布式缓存框架有哪些随着互联网应用的快速发展，分布式缓存已经成为了提高系统性能和扩展性的关键技术之一。
在Java开发领域，也涌现了许多优秀的分布式缓存框架。
本文将介绍几个Java中常用的分布式缓存框架，并分析它们的特点和适用场景。
一、EhcacheEhcache是一个开源的Java缓存框架，被广泛应用于各种Java应用中。
它提供了基于内存和磁盘的缓存机制，支持分布式部署，能够满足大规模应用的缓存需求。
Ehcache具有轻量级、易于使用和快速的特点，适合用于小型和中型的应用系统。
二、RedisRedis是一种高性能的内存数据存储系统，支持多种数据结构，可以用作分布式缓存的解决方案。
Redis提供了持久化和复制机制，可以实现高可用性和数据持久化。
同时，Redis还具有丰富的功能，如发布订阅、事务管理等，使得它不仅可以作为缓存系统，还可以用于其他用途，如消息队列等。
Redis适用于各种规模的应用系统。
三、MemcachedMemcached是一个简单的高性能分布式内存对象缓存系统。
它使用键值对的方式存储数据，提供了多种API，支持分布式部署。
Memcached具有高速的读写性能和可扩展性，通常被用于缓存数据库查询结果、页面内容等。
它适用于大规模应用和高并发场景，但需要注意的是，Memcached不提供数据持久化功能。
四、HazelcastHazelcast是一个基于Java的开源分布式缓存框架，它提供了分布式数据结构和集群管理功能。
Hazelcast采用了集中式架构，能够实现多节点之间的数据共享和同步。
它具有简单易用的特点，并提供了多种数据结构和并发算法的支持。
Hazelcast适用于构建复杂的分布式应用系统。
五、CaffeineCaffeine是一个在Java中最受欢迎的缓存库之一，它提供了高性能、无锁的内存缓存解决方案。
Caffeine采用了分片策略来管理缓存对象，提供了各种缓存策略和配置选项，可以根据实际需求进行灵活配置。
分布式缓存GemFire架构介绍-电脑资料
分布式缓存GemFire架构介绍-电脑资料1什么是GemFireGemFire是一个位于应用集群和后端数据源之间的高性能、分布式的操作数据(operational data)管理基础架构，。
它提供了低延迟、高吞吐量的数据共享和事件分发。
GemFire 充分利用网络中的内存和磁盘资源，形成一个实时的数据网格(data fabric or grid)。
mirrored结点就像一块磁铁一样，将其他数据区域的数据都吸附过来，形成一块完整的数据集合。
当一块数据区域被配置为mirrored 的结点第一次新建或重建时，GemFire将自动执行初始镜像抓取(initial image fetch)操作，从其他结点的数据子集中还原出完整的状态。
如果此时网络中存在另一个mirrored结点，那么将会执行最优直接抓取(optimal directed fetch)。
所以我们很容易看出，mirrored结点主要出于两种目的：对于大量读的应用，应用程序通过保存全量数据，使客户端请求可以即时访问到想要数据，而无需经过网络传输当发生故障时，mirrored结点可以用来恢复其他结点不同于mirrored结点，每个partitioned结点都持有唯一的一块数据。
应用程序就像操作本地数据一样，GemFire在幕后管理各个分区的数据，并且保证在至多一跳内(at most one network hop)完成数据访问。
根据GemFire的哈希算法，分区数据会被自动放入到各个结点的bucket中。
同时GemFire也会自动分配出冗余数据的位置并进行复制。
当某个结点出错时，客户端请求会自动被重定向到备份结点。
并且GemFire会重新复制出一份数据，从而保证数据的冗余拷贝数。
最后，我们可以随时向网络中加入新的结点来对GemFire集群进行动态扩容。
P2P系统提供了低延迟、单跳(one-hop)数据访问、动态发现以及透明化的数据存储位置。
但是，网络中的每个结点都要维持一个socket连接到其他每个结点。
分布式存储系统的存储层级与缓存策略(二)
分布式存储系统是现代计算机系统中极为重要的一部分，它承载着海量数据的存储和访问任务。
在分布式存储系统中，存储层级和缓存策略的设计是至关重要的，它们直接关系到系统性能的优化和数据访问的效率。
一、存储层级的设计在分布式存储系统中，存储层级的设计需要考虑数据的可靠性、访问延迟和容量等因素。
一般来说，分布式存储系统的存储层级可以分为三层：本地存储层、集群存储层和全局存储层。
本地存储层是指每个节点本地的存储设备，包括硬盘和内存等。
本地存储层是存储系统的基础，主要用于存储和管理数据块。
为了提高数据读写的效率，本地存储层通常会使用缓存机制，将频繁读写的数据块存储在内存中，以减少磁盘的访问次数。
集群存储层是指由多个节点组成的存储集群，它主要用于管理和分发数据块。
集群存储层提供了对数据进行切分和复制的能力，以提高系统的可扩展性和容错性。
在集群存储层中，通常会引入一致性哈希算法来进行数据块的分布和副本的管理。
全局存储层是指全局共享的存储设备或存储服务，它主要用于存储系统的元数据和全局数据。
全局存储层通常是高速、容量大且可靠的存储设备，比如分布式文件系统或对象存储系统。
全局存储层的设计需要考虑数据的一致性和访问的并发性，以提高系统的性能和可用性。
二、缓存策略的选择在分布式存储系统中，缓存是提高系统性能的关键因素之一。
缓存策略的选择需要考虑数据的访问特征、缓存资源的限制和数据一致性的需求等方面。
常见的缓存策略包括最近最少使用（LRU）、随机替换（Random Replacement）和时钟替换（Clock Replacement）等。
LRU是一种基于访问时间的策略，它根据数据的访问频率来决定替换哪些缓存块。
随机替换是一种随机选择的策略，它没有考虑数据的访问特征。
时钟替换是一种综合考虑访问时间和访问频率的策略，它通过时钟指针来判断缓存块的访问情况，并根据一定的规则进行替换。
除了基本的缓存策略，还可以根据数据的特性和访问模式来选择更加专业化的缓存策略。
分布式存储缓存机制
分布式存储缓存机制旨在通过将缓存数据分布到不同的节点上来提高系统的性能和可扩展性。
以下是几种常见的分布式存储缓存机制：
1. 分布式哈希表：将缓存数据根据key 值哈希到各个节点上，每个节点负责维护一部分数据。
当需要从缓存中获取数据时，客户端向哈希表索取数据的key 值，并通过一致性哈希算法找到对应数据所在的节点。
2. 一致性哈希：通过哈希函数将数据映射到一个虚拟的环形空间中，并将每个节点映射到环中。
当需要从缓存中获取数据时，客户端根据key 值映射到环上的位置，再顺时针查找距离该位置最近的节点，即可获取数据。
3. 分布式无锁缓存：每个节点上维护一个缓存数据的队列，客户端向队列中写入或获取数据。
当多个客户端同时写入或获取数据时，在不加锁的情况下，先到达的客户端会优先执行。
4. 分布式多级缓存：通过一级缓存和二级缓存的组合提供高效的缓存机制。
一级缓存通常为本地缓存，可以使用内存或本地文件存储。
二级缓存则分布式部署，可以使用分布式缓存系统如Memcached 或Redis 实现。
以上是几种常见的分布式存储缓存机制，它们都可以提高系统性能和可扩展性，但在实际应用中要根据具体情况选择适合的缓存机制。
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大型分布式系统中的缓存架构
本文主要介绍大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景。
缓存概述
缓存概述
缓存的分类
缓存主要分为四类，如下图：
缓存的分类
CDN 缓存
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。
在用户访问网站时，利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上，由缓存服务器直接响应用户请求。
应用场景：主要缓存静态资源，例如图片，视频。
CDN 缓存应用如下图：
未使用 CDN 缓存
使用 CDN 缓存CDN 缓存优点如下图：
优点
反向代理缓存
反向代理位于应用服务器机房，处理所有对 Web 服务器的请求。
如果用户请求的页面在代理服务器上有缓冲的话，代理服务器直接将缓冲内容发送给用户。
如果没有缓冲则先向 Web 服务器发出请求，取回数据，本地缓存后再发送给用户。
通过降低向 Web 服务器的请求数，从而降低了 Web 服务器的负载。
应用场景：一般只缓存体积较小静态文件资源，如css、js、图片。
反向代理缓存应用如下图：
反向代理缓存应用图开源实现如下图：
开源实现
本地应用缓存
指的是在应用中的缓存组件，其最大的优点是应用和Cache 是在同一个进程内部，请求缓存非常快速，没有过多的网络开销等。
在单应用不需要集群支持或者集群情况下各节点无需互相通知的场景下使用本地缓存较合适。
同时，它的缺点也是应为缓存跟应用程序耦合，多个应用程序无法直接的共享缓存，各应用或集群的各节点都需要维护自己的单独缓存，对内存是一种浪费。
应用场景：缓存字典等常用数据。
缓存介质如下图所示：
缓存介质
编程直接实现如下图：
编程直接实现
Ehcache
基本介绍：Ehcache 是一种基于标准的开源缓存，可提高性能，卸载数据库并简化可伸缩性。
它是使用最广泛的基于 Java 的缓存，因为它功能强大，经过验证，功能齐全，并与其他流行的库和框架集成。
Ehcache 可以从进程内缓存扩展到使用 TB 级缓存的混合进程内/进程外部署。
Ehcache 应用场景如下图：
Ehcache 应用场景Ehcache 的架构如下图：
Ehcache 架构图Ehcache 的主要特征如下图：
Ehcache 主要特征
Ehcache 缓存数据过期策略如下图：
缓存数据过期策略
Ehcache 过期数据淘汰机制：即懒淘汰机制，每次往缓存放入数据的时候，都会存一个时间，在读取的时候要和设置的时间做 TTL 比较来判断是否过期。
Guava Cache
基本介绍：Guava Cache 是 Google 开源的 Java 重用工具集库 Guava 里的一款缓存工具。
Guava Cache 特点与功能如下图：
Guava Cache 特点与功能
Guava Cache 的应用场景如下图：
Guava Cache 应用场景
Guava Cache 的数据结构如下图：
Guava Cache 数据结构图
Guava Cache 结构特点Guava Cache 的缓存更新策略如下图：
Guava Cache 缓存更新策略
Guava Cache 的缓存回收策略如下图：
Guava Cache 缓存回收策略
分布式缓存
指的是与应用分离的缓存组件或服务，其最大的优点是自身就是一个独立的应用，与本地应用隔离，多个应用可直接的共享缓存。
分布式缓存的主要应用场景如下图：
分布式缓存应用场景
分布式缓存的主要接入方式如下图：
分布式缓存接入方式
下面介绍分布式缓存常见的 2 大开源实现 Memcached 和 Redis。
Memcached
Memcached 是一个高性能，分布式内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的 Hash 表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。
简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。
Memcached 的特点如下图：
Memcached 特点
Memcached 的基本架构如下图：
Memcached 基本架构
缓存数据过期策略：LRU（最近最少使用）到期失效策略，在 Memcached 内存储数据项时，可以指定它在缓存的失效时间，默认为永久。
当 Memcached 服务器用完分配的内存时，失效的数据被首先替换，然后是最近未使用的数据。
数据淘汰内部实现：懒淘汰机制为每次往缓存放入数据的时候，都会存一个时间，在读取的时候要和设置的时间做 TTL 比较来判断是否过期。
分布式集群实现：服务端并没有“ 分布式” 功能。
每个服务器都是完全独立和隔离的服务。
Memcached 的分布式，是由客户端程序实现的。
数据读写流程图
Memcached 分布式集群实现
Redis
Redis 是一个远程内存数据库（非关系型数据库），性能强劲，具有复制特性以及解决问题而生的独一无二的数据模型。
它可以存储键值对与 5 种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘，可以使用复制特性来扩展读性能。
Redis 还可以使用客户端分片来扩展写性能，内置了复制（replication），LUA 脚本（Lua scripting），LRU 驱动事件（LRU eviction），事务（transactions）和不同级别的磁盘持久化（persistence）。
并通过 Redis 哨兵（Sentinel）和自动分区（Cluster）提供高可用性（High Availability）。
Redis 的数据模型如下图：
Redis 数据模型
Redis 的数据淘汰策略如下图：
Redis 数据淘汰策略
Redis 的数据淘汰内部实现如下图：
Redis 数据淘汰内部实现Redis 的持久化方式如下图：
Redis 持久化方式Redis 底层实现部分解析如下图：
启动的部分过程图解
Server 端持久化的部分操作图解
底层哈希表实现(渐进式Rehash)如下图：
初始化字典
新增字典元素图解
Rehash 执行流程Redis 的缓存设计原则如下图所示：
Redis 缓存设计原则Redis 与 Memcached 的比较如下图：
Redis 与 Memcached 比较
下面主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案，业界案例。
分层缓存架构设计
缓存带来的复杂度问题
常见的问题主要包括如下几点：•数据一致性
•缓存穿透
•缓存雪崩
•缓存高可用
•缓存热点
下面逐一介绍分析这些问题以及相应的解决方案。
数据一致性
因为缓存属于持久化数据的一个副本，因此不可避免的会出现数据不一致问题，导致脏读或读不到数据的情况。
数据不一致，一般是因为网络不稳定或节点故障导致问题出现的常见 3 个场景以及解决方案：
缓存穿透
缓存一般是 Key-Value 方式存在，当某一个 Key 不存在时会查询数据库，假如这个 Key，一直不存在，则会频繁的请求数据库，对数据库造成访问压力。
主要解决方案：
•对结果为空的数据也进行缓存，当此 Key 有数据后，清理缓存。
•一定不存在的 Key，采用布隆过滤器，建立一个大的Bitmap 中，查询时通过该 Bitmap 过滤。
缓存雪崩
缓存高可用
缓存是否高可用，需要根据实际的场景而定，并不是所有业务都要求缓存高可用，需要结合具体业务，具体情况进行方案设计，例如临界点是否对后端的数据库造成影响。
主要解决方案：
•分布式：实现数据的海量缓存。
•复制：实现缓存数据节点的高可用。
缓存热点
一些特别热点的数据，高并发访问同一份缓存数据，导致缓存服务器压力过大。
解决：复制多份缓存副本，把请求分散到多个缓存服务器上，减轻缓存热点导致的单台缓存服务器压力
业界案例
案例主要参考新浪微博陈波的技术分享，可以查看原文《百亿级日访问量的应用如何做缓存架构设计？》
技术挑战
Feed 缓存架构图
架构特点
新浪微博把 SSD 应用在分布式缓存场景中，将传统的Redis/MC + MySQL 方式，扩展为 Redis/MC + SSD Cache + MySQL 方式。
SSD Cache 作为 L2 缓存使用，第一降低了 MC/Redis 成本过高，容量小的问题，也解决了穿透 DB 带来的数据库访问压力。
主要在数据架构、性能、储存成本、服务化等不同方面进行了优化增强。