高并发网站多级缓存设计
高并发场景下的缓存设计
高并发场景下的缓存设计在当今的互联网发展环境下，网络的普及和应用，网络负载的增大，使得网站的访问量也在不断增加，从而使得高并发场景也不断增多。
在高并发场景下，若不采取有效的技术措施，网站的响应速度将会变得很慢，甚至导致系统宕机。
因此，针对高并发场景，缓存技术是一种有效的技术手段，有效地提高系统的性能，满足用户的需求。
缓存技术是一种通过访问数据库之后，将最经常使用的数据保存在内存中，以便提高系统的性能的技术。
在高并发场景下，缓存技术可以有效减少数据库的访问次数，提高系统的效率，提升用户的体验。
缓存设计的原则：1. 尽量避免写缓存：写缓存涉及到内存的写操作，读写操作会消耗更多的资源，在高并发场景下，写操作会带来更多的性能问题。
2. 尽量使用只读缓存：尽量使用只读缓存，以避免写操作导致缓存不一致的问题。
3. 尽量使用分布式缓存：将缓存数据存储到多个节点上，可以大大提高缓存的可用性，增强系统的稳定性。
4. 尽量使用异步缓存：异步缓存可以在缓存数据过期后，重新获取最新的数据，减少对主数据库的访问，提高系统的性能。
5. 尽量使用自动刷新缓存：自动刷新缓存可以定时刷新缓存，以获取最新的数据，减少对主数据库的访问，提高系统的性能。
6. 尽量使用超时机制：超时机制可以有效防止缓存攻击，防止恶意用户向缓存中存入无用的数据，从而影响缓存的性能。
7. 尽量使用缓存过滤：缓存过滤可以有效控制用户对缓存的访问，确保缓存数据的准确性，从而提高系统的性能。
以上就是关于高并发场景下的缓存设计的内容，缓存技术是一种有效的技术手段，能够有效提高系统的性能，满足用户的需求。
在设计缓存的时候，要注意遵循上述原则，以保证缓存的性能和可用性，提升系统的效率。
最全面的缓存架构设计（全是干货）
最全面的缓存架构设计（全是干货）1：缓存技术和框架的重要性互联网的一些高并发，高性能的项目和系统中，缓存技术是起着功不可没的作用。
缓存不仅仅是key-value的简单存取，它在具体的业务场景中，还是很复杂的，需要很强的架构设计能力。
我曾经就遇到过因为缓存架构设计不到位，导致了系统崩溃的案例。
2：缓存的技术方案分类1）是做实时性比较高的那块数据，比如说库存，销量之类的这种数据，我们采取的实时的缓存数据库双写的技术方案，双写一致性保障的方案。
2）是做实时性要求不高的数据，比如说商品的基本信息，等等，我们采取的是三级缓存架构的技术方案，就是说由一个专门的数据生产的服务，去获取整个商品详情页需要的各种数据，经过处理后，将数据放入各级缓存中。
3：高并发以及高可用的复杂系统中的缓存架构都有哪些东西1）在大型的缓存架构中，redis是最最基础的一层。
高并发，缓存架构中除了redis，还有其他的组成部分，但是redis至关重要。
•如果你的数据量不大（10G以内），单master就可以。
redis持久化备份方案容灾方案 replication（主从读写分离） sentinal（哨兵集群，3个节点，高可用性）•如果你的数据量很大（1T ），采用redis cluster。
多master分布式存储数据，水平扩容,自动进行master -> slave的主备切换。
2）最经典的缓存数据库读写的模式，cache aside pattern。
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库。
更新缓存分以下两种方式：•数据发生变化时，先更新缓存，然后再更新数据库。
这种适用于缓存的值相对简单，和数据库的值一一对应，这样更新比较快。
•数据发生变化时，先删除缓存，然后再更新数据库，读数据的时候再设置缓存。
这种适用于缓存的值比较复杂的场景。
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据，并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。
数据库多级缓存架构设计
数据库多级缓存架构设计巧妙设计多级缓存，为数据库减负自古兵家多谋，《谋攻篇》，“故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城。
攻城之法，为不得已”，可见攻城之计有很多种，而爬墙攻城是最不明智的做法，军队疲惫受损、钱粮损耗、百姓遭殃。
故而我们有很多迂回之策，谋略、外交、军事手段等等，每一种都比攻城的代价小，更轻量级，缓存设计亦是如此。
一、缓存设计的重要性其实高并发应对的解决方案不是互联网独创的，计算机先祖们很早就对类似的场景做了方案。
比如《计算机组成原理》这样提到的CPU缓存概念：它是一种高速缓存，容量比内存小但是速度却快很多，这种缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度远大于内存读写速度，甚至达到千万倍的问题。
传统的CPU通过fsb直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待，导致CPU吞吐量下降，内存成为性能瓶颈。
同时又由于内存访问的热点数据集中性，所以需要在CPU与内存之间做一层临时的存储器作为高速缓存。
随着系统复杂性的提升，这种高速缓存和内存之间的速度进一步拉开，由于技术难度和成本等原因，所以有了更大的二级、三级缓存。
根据读取顺序，绝大多数的请求首先落在一级缓存上，其次二级...故而应用于SOA甚至微服务的场景，内存相当于存储业务数据的持久化数据库，其吞吐量肯定是远远小于缓存的，而对于java程序来讲，本地的JVM缓存优于集中式的Redis缓存。
关系型数据库操作方便、易于维护且访问数据灵活，但是随着数据量的增加，其检索、更新的效率会越来越低。
所以在高并发低延迟要求复杂的场景，要给数据库减负，减少其压力。
二、给数据库减负1缓存分布式，做多级缓存读请求时写缓存写缓存时一级一级写，先写本地缓存，再写集中式缓存。
具体些缓存的方法可以有很多种，但是需要注意几项原则：∙不要复制粘贴，避免重复代码;∙切忌和业务耦合太紧，不利于后期维护;∙开发初期刚刚上线阶段，为了排查问题，常常会给缓存设置开关，但是开关设置多了则会同时升高系统的复杂度，需要结合一套统一配置管理系统，例如京东物流就有一套叫做UCC。
提升网站性能的缓存设计方案
提升网站性能的缓存设计方案在信息时代，网站性能对于用户体验和企业运营至关重要。
一个高效的网站不仅能提升用户的满意度，还能减少服务器资源的负担。
而缓存设计方案是提升网站性能的关键一环。
本文将探讨一些提升网站性能的缓存设计方案，包括浏览器缓存、CDN缓存和服务器缓存。
1. 浏览器缓存设计浏览器缓存是指浏览器将网站的部分或全部内容存储在本地，以便在用户再次访问该网站时能够直接加载缓存中的内容，而无需再次请求服务器。
为了利用浏览器缓存，网站开发者可以通过以下几种方式进行设计：1.1 设置正确的缓存控制头通过在服务器响应头中设置正确的缓存控制头，可以控制浏览器缓存内容的时效性。
例如，可以设置"Cache-Control"头来指定缓存的有效期，"ETag"头用于检测资源是否有更新。
合理设置这些头信息可以减少不必要的资源请求，提升网站性能。
1.2 版本控制和文件指纹在网站更新时，如果文件名不变，浏览器可能会继续使用缓存中的旧文件。
为了解决这个问题，可以在文件名中添加版本号或指纹，以确保浏览器能够及时更新缓存。
可以通过文件名的hash值、时间戳等方式实现。
1.3 启用gzip压缩启用gzip压缩可以减少传输的数据量，加快页面加载速度。
大部分现代浏览器都支持gzip压缩，通过在服务器响应头中设置"Content-Encoding"为"gzip"即可开启压缩功能。
2. CDN缓存设计CDN（内容分发网络）是一种通过部署在全球各地的服务器来缓存和分发网站内容的技术。
通过合理使用CDN缓存，可以将静态资源直接分发到离用户最近的节点，减少网络延迟，提升网站的加载速度。
以下是一些CDN缓存的设计要点：2.1 合理配置缓存规则CDN提供了丰富的缓存配置选项，开发者可以根据网站的特点和需求，设置不同的缓存规则。
例如，可以根据文件类型、URL路径、请求头信息等进行灵活的缓存策略配置。
高并发高负载网站的系统架构之缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。
网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。
这里先讲述最基本的两种缓存。
高级和分布式的缓存在后面讲述。
架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。
另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
Java开源缓存框架JBossCache/TreeCache JBossCache是一个复制的事务处理缓存，它允许你缓存企业级应用数据来更好的改善性能。
缓存数据被自动复制，让你轻松进行Jboss服务器之间的集群工作。
JBossCache能够通过Jboss应用服务或其他J2EE容器来运行一个Mbean服务，当然，它也能独立运行。
JBossCache包括两个模块：TreeCache和TreeCacheAOP。
TreeCache --是一个树形结构复制的事务处理缓存。
TreeCacheAOP --是一个“面向对象”缓存，它使用AOP来动态管理POJO OSCache OSCache标记库由OpenSymphony设计，它是一种开创性的JSP定制标记应用，提供了在现有JSP页面之内实现快速内存缓冲的功能。
OSCache是个一个广泛采用的高性能的J2EE缓存框架，OSCache能用于任何Java 应用程序的普通的缓存解决方案。
OSCache有以下特点：缓存任何对象，你可以不受限制的缓存部分jsp页面或HTTP 请求，任何java对象都可以缓存。
高并发网站的设计与优化
高并发网站的设计与优化随着互联网的快速发展，越来越多的企业开始将传统的线下业务转移到线上，这也使得网站的访问量不断增加，高并发访问成为了网站设计和优化的一大难题。
高并发网站既是难点，也是重点，本文将从技术和策略两方面探讨如何设计和优化高并发网站。
一、技术方面的设计与优化1.1 硬件设备的优化高并发网站需要考虑各个方面，从服务器硬件设备开始优化。
硬件设备包括服务器、负载均衡器、交换机等。
在服务器方面，可以使用高性能的CPU、大容量和高速度的硬盘和内存，同时可以采用SSD硬盘来加速网站运行速度。
在负载均衡方面，可以选择能够承受高并发访问的硬件设备或者云负载均衡。
交换机方面可以选择具有高转发速度和容量的交换机。
通过硬件设备的优化能够提升网站的稳定性、可靠性及性能。
1.2 CDN加速为了解决高访问量问题，CDN是必不可少的一部分。
CDN （Content Delivery Network）是指内容分发网络，即在全球不同的节点上部署服务器，使得用户可以从距离自己最近的服务器获取网站的内容。
通过CDN技术，可以大大减少服务器的请求量，提高网站的响应速度和访问速度。
1.3 数据库优化一个高并发网站的性能与其数据库的性能密切相关。
在设计数据库时，需要充分考虑网站读写频率和数据量大小，选择高性能和可扩展的数据库，并对数据库进行适当的调优。
比如可以将热点数据放在Redis缓存中，使用分库分表的方式提高数据库的性能等。
1.4 代码优化代码优化可以减少程序的运行时间，提高网站的访问速度和性能。
在代码方面的优化可以从以下几个方面入手：（1）压缩代码：压缩CSS和Javascript等文件可以减少文件的大小，加快文件的下载速度。
（2）减少HTTP请求：多个CSS文件或JS文件可以合并成一个请求，通过CDN的方式外链可以减少服务器的请求量。
（3）缓存：通过缓存技术可以避免重复计算，减少服务器的计算量。
1.5 SEO优化SEO是指搜索引擎优化，通过一系列的技术手段和策略，可以提高网站在搜索引擎中的排名，强化网站品牌形象和曝光度。
实现多级缓存的架构设计方案
实现多级缓存的架构设计方案中生代架构-目录-为什么要做TMC多级缓存解决方案的痛点TMC整体架构TMC本地缓存如何透明整体结构热点发现整体流程数据收集热度滑窗热度汇聚热点探测特性总结实战效果快手商家某次商品营销活动双十一期间部分应用TMC效果展示**功能展望-前言-TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞PaaS团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
TMC在通用“分布式缓存解决方案（如CodisProxy+Redis，如有赞自研分布式缓存系统zanKV）”基础上，增加了以下功能：∙应用层热点探测∙应用层本地缓存应用层缓存命中统计以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题。
-为什么要做TMC-使用有赞服务的电商商家数量和类型很多，商家会不定期做一些“商品秒杀”、“商品推广”活动，导致“营销活动”、“商品详情”、“交易下单”等链路应用出现缓存热点访问的情况活动时间、活动类型、活动商品之类的信息不可预期，导致缓存热点访问情况不可提前预知；缓存热点访问出现期间，应用层少数热点访问key产生大量缓存访问请求：冲击分布式缓存系统，大量占据内网带宽，最终影响应用层系统稳定性；为了应对以上问题，需要一个能够自动发现热点并将热点缓存访问请求前置在应用层本地缓存的解决方案，这就是TMC产生的原因。
-多级缓存解决方案的痛点-基于上述描述，我们总结了下列多级缓存解决方案需要解决的需求痛点：热点探测：如何快速且准确的发现热点访问key数据一致性：前置在应用层的本地缓存，如何保障与分布式缓存系统的数据一致性？效果验证：如何让应用层查看本地缓存命中率、热点key等数据，验证多级缓存效果？透明接入：整体解决方案如何减少对应用系统的入侵，做到快速平滑接入？TMC聚焦上述痛点，设计并实现了整体解决方案。
以支持“热点探测”和“本地缓存”，减少热点访问时对下游分布式缓存服务的冲击，避免影响应用服务的性能及稳定性。
淘宝高并发解决方案
概述淘宝是中国最大的电商网站之一，每天有数以亿计的用户访问淘宝平台。
在高并发的访问环境下，如何保证淘宝的稳定性和可用性是一个重要的挑战。
本文将介绍淘宝高并发解决方案，包括架构设计、缓存优化、数据库优化以及负载均衡。
架构设计淘宝采用了分布式架构来应对高并发的访问压力。
整个系统被划分为多个服务模块，每个模块独立运行，并通过消息队列进行通信。
这种架构设计可以有效地提高系统的可伸缩性和可扩展性。
缓存优化为了减轻数据库的压力，淘宝采用了大量的缓存来加速数据访问。
其中，最核心的缓存技术是利用Redis来缓存热点数据。
通过将频繁访问的数据放入Redis缓存中，可以大大提高系统的响应速度和吞吐量。
淘宝还利用CDN（内容分发网络）来缓存静态资源，例如商品图片、CSS文件和JavaScript文件。
CDN可以将这些静态资源缓存在全球各地的节点上，用户可以就近访问这些缓存节点，从而提高访问速度。
数据库优化淘宝使用了分布式数据库来处理海量的数据。
数据库采用主从复制的方式，将读写操作分散到多个数据库节点上，从而提高数据库的并发处理能力。
为了减少数据库查询的负载，淘宝采用了数据库分库分表的技术。
将数据按照一定的规则分散到多个数据库和表中，从而均衡数据库的负载，并且降低了单个数据库的数据量和并发访问量。
此外，淘宝还采用了数据库的读写分离技术。
将读操作和写操作分别路由到不同的数据库节点上，从而提高数据库的读写性能。
负载均衡淘宝使用了负载均衡技术来分发用户的请求，以实现高并发的访问。
主要的负载均衡技术包括DNS负载均衡和反向代理负载均衡。
DNS负载均衡将用户的请求解析到多个服务器的IP地址上，从而使得用户的请求被均衡地分发到不同的服务器上。
反向代理负载均衡则是通过将用户的请求发送到多个反向代理服务器上，由反向代理服务器再将请求分发给后端的多个应用服务器。
这样可以均衡地分担用户的请求压力，提高系统的并发处理能力。
总结淘宝面临着海量用户的高并发访问压力，为了保证系统的稳定性和可用性，需要在架构设计、缓存优化、数据库优化和负载均衡等方面进行优化。
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高并发网站多级缓存设计
什么是多级缓存
所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。
我们应用的整体架构如图1所示：
图1 多级缓存方案
整体流程如上图所示：
1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率，相对于
轮询，一致性哈希会存在单机热点问题，一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx，一种办法是设置一个阀值，当超过阀值，改为轮询算法。
2）接着应用Nginx读取本地缓存（本地缓存可以使用Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache（磁盘/内存）、Local Redis实现），如果本地缓存命中则直接返回，使用应用Nginx本地缓存可以提升整体的吞吐量，降低后端的压力，尤其应对热点问题非常有效。
3）如果Nginx本地缓存没命中，则会读取相应的分布式缓存（如Redis缓存，另外可以考虑使用主从架构来提升性能和吞吐量），如果分布式缓存命中则直接返回相应数据（并回写到Nginx本地缓存）。
4）如果分布式缓存也没有命中，则会回源到Tomcat集群，在回源到Tomcat集群时也可以使用轮询和一致性哈希作为负载均衡算法。
5）在Tomcat应用中，首先读取本地堆缓存，如果有则直接返回（并会写到主Redis集群），为什么要加一层本地堆缓存将在缓存崩溃与快速修复部分细聊。
6）作为可选部分，如果步骤4没有命中可以再尝试一次读主Redis集群操作。
目的是防止当从有问题时的流量冲击。
7）如果所有缓存都没有命中只能查询DB或相关服务获取相关数据并返回。
8）步骤7返回的数据异步写到主Redis集群，此处可能多个Tomcat实例同时写主Redis集群，可能造成数据错乱，如何解决该问题将在更新缓存与原子性部分细聊。
应用整体分了三部分缓存：应用Nginx本地缓存、分布式缓存、Tomcat堆缓存，每一层缓存都用来解决相关的问题，如应用Nginx本地缓存用来解决热点缓存问题，分布式缓存用来减少访问回源率、Tomcat堆缓存用于防止相关缓存失效/崩溃之后的冲击。
虽然就是加缓存，但是怎么加，怎么用细想下来还是有很多问题需要权衡和考量的，接下来部分我们就详细来讨论一些缓存相关的问题。
如何缓存数据
接下来部将从缓存过期、维度化缓存、增量缓存、大Value缓存、热点缓存几个方面来详细介绍如何缓存数据。
过期与不过期
对于缓存的数据我们可以考虑不过期缓存和带过期时间缓存，什么场景应该选择哪种模式需要根据业务和数据量等因素来决定。
不过期缓存场景一般思路如图2所示：
图2不过期缓存方案
使用Cache-Aside模式，首先写数据库，如果成功，则写缓存。
这种场景下存在事务成功、缓存写失败但无法回滚事务的情况。
另外，不要把写缓存放在事务中，尤其写分布式缓存，因为网络抖动可能导致写缓存响应时间很慢，引起数据库事务阻塞。
如果对缓存数据一致性要求不是那么高，数据量也不是很大，则可以考虑定期全量同步缓存。
也有提到如下思路：先删缓存，然后执行数据库事务；不过这种操作对于如商品这种查询非常频繁的业务不适用，因为在你删缓存的同时，已经有另一个系统来读缓存了，此时事务还没有提交。
当然对于如用户维度的业务是可以考虑的。
不过为了更好地解决以上多个事务的问题，可以考虑使用订阅数据库日志的架构，如使用canal订阅mysql的binlog实现缓存同步。
对于长尾访问的数据、大多数数据访问频率都很高的场景、缓存空间足够都可以考虑不过期缓存，比如用户、分类、商品、价格、订单等，当缓存满了可以考虑LRU机制驱逐老的缓存数据。
1. 过期缓存机制
即采用懒加载，一般用于缓存别的系统的数据（无法订阅变更消息、或者成本很高）、缓存空间有限、低频热点缓存等场景；常见步骤是：首先读取缓存如果不命中则查询数据，然后异步写入缓存
并过期缓存，设置过期时间，下次读取将命中缓存。
热点数据经常使用即在应用系统上缓存比较短的时间。
这种缓存可能存在一段时间的数据不一致情况，需要根据场景来决定如何设置过期时间。
如库存数据可以在前端应用上缓存几秒钟，短时间的不一致时可以忍受的。
2. 维度化缓存与增量缓存
对于电商系统，一个商品可能拆成如基础属性、图片列表、上下架、规格参数、商品介绍等；如果商品变更了要把这些数据都更新一遍那么整个更新成本很高：接口调用量和带宽；因此最好将数据进行维度化并增量更新（只更新变的部分）。
尤其如上下架这种只是一个状态变更，但是每天频繁调用的，维度化后能减少服务很大的压力。
图3 维度化缓存方案
按照不同维度接收MQ进行更新。
3. 大Value 缓存
要警惕缓存中的大Value，尤其是使用Redis时。
遇到这种情况时可以考虑使用多线程实现的缓存，如Memcached，来缓存大Value；或者对Value进行压缩；或者将Value拆分为多个小Value，客户端再进行查询、聚合。
4. 热点缓存
对于那些访问非常频繁的热点缓存，如果每次都去远程缓存系统中获取，可能会因为访问量太大导致远程缓存系统请求过多、负载过高或者带宽过高等问题，最终可能导致缓存响应慢，使客户端请求超时。
一种解决方案是通过挂更多的从缓存，客户端通过负载均衡机制读取从缓存系统数据。
不过也可以在客户端所在的应用/ 代理层本地存储一份，从而避免访问远程缓存，即使像库存这种数据，在有些应用系统中也可以进行几秒钟的本地缓存，从而降低远程系统的压力。