【HBZ分享】高并发下如何设计缓存来提升系统性能?
普通模式
- 普通模式即前段调用后端接口,然后后端先查缓存, 查不到的情况下再查数据库,然后把数据库中的内容放到缓存中。
- 瓶颈:瓶颈在于tomcat的性能,一般并发可以,面临海量并发冲击,tomcat就显得心有余而力不足了。
主角1: Nginx + Lua + Redis模式
- 通过Lua脚本二次开发Nginx,使得nginx可以直连redis获取数据,nginx的单节点性能可达到10W / s 的查询。
- lua脚本可以直接连redis,同时也可以直接连mysql,当redis没有数据的时候,即可以通过后端查mysql,也可以直连mysql查询,然后再放入到redis中,具体就看怎么设计了
- 缺点:做redis和mysql数据同步时,还需要自行写逻辑,以及还要维护不同应用程序多个key的情况,并且一致性问题也会有, 增加开发复杂度
主角2: Nginx + Lua + Redis + Cancel模式
- 这个比主角1多了个cancel,这个cancel会读取mysql server的binlog日志,然后发送到Kafka或者Rabbitmq中, 在使用java进行监听Kafka,然后把kafka的内容进行解析,更新到redis缓存即可。
- 然后nginx依然结合lua脚本,直接连radis即可,并且无需格外考虑Redis如果不存在是否要从数据库查询,因为只要数据库数据有变动,cancel就会监听到,然后把变动的数据发送到kafka,后端监听kafka会自动把数据更新到缓存中。
- 这种方案的数据同步全程无需写多余的逻辑代码,只需要监听cancel发送到kafka中的数据即可,然后做一个更新,极大地减少开发复杂度,并且也更能够缩短数据不一致性的时间间隔。
- 缺点:链路更加复杂,要确保Cancel的可用性,适合超高并发的大型项目下使用。并且依然会存在一部分数据不一致性问题。
有关数据一致性的问题,是否有解决方案能够达到完全一致性?
答案: 只要使用了缓存,就必不可能达到强一致性,没有任何方案能做到,缓存和DB之前永远存在着一层网络交互,所以就永远不可能实现强一致性。
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