本文介绍: 数据库缓存数据是否有可能不一致?大体思想如下:先写入数据库、再更新缓存

大型网站系统架构演化

需要关注的维度

高性能高可用可维护、应变、安全

涉及的技术

维度 涉及技术内容
架构 MVC,MVP,MVVM,REST,Webservice,微服务
并发分流 集群负载均衡)、CDN
缓存 MemCache,redis,Squid
数据 主从库(主从复制),内存数据库,反规范技术,NoSQL,分区分表技术视图与物理化视图
持久化 HIbernate,Mybatis
分布存储 Hadoop,FastDFS,区块
数据编码 XML,JSON
Web应用服务器 Apache,WebSphere,WebLogic,Tomcat,JBOSS,IIS
安全 SQL注入攻击
其他 静态化,有状态与无状态响应式Web设计,中台

演进过程

单体架构

垂直架构

使用缓存改善网站性能

缓存数据库数据一致性问题

数据库缓存数据是否有可能不一致?如何解决?
有可能不一致。
大体思想如下:先写入数据库、再更新缓存

缓存技术对比
工作 MemCache Redis
数据类型 简单key/value结构 丰富的数据结构
持久性 不支持 支持
分布式存储 客户端哈希分片/一致性哈希 多种方式,主从、Sentinel、Cluster等
多线程支持 支持 支持 (Redis5.0之前不支持)
内存管理 私有内存池/内存
事务支持 不支持 有限支持
数据容灾 不支持,不能做数据恢复 支持,可以在灾难发生时,恢复数据
Redis分布式存储方案
分布式存储方案 核心特点
主从模式 一主多从,故障时手动切换
哨兵模式 哨兵的一主多从,主节点故障自动选择新的主节点
集群模式 节点对等集群,分slots,不同slots信息存储到不同节点

在这里插入图片描述

Redis集群切片的常见方式
集群切片方式 核心特点
客户端分片 客户端通过keyhash值对应到不同的服务器
中间件实现分片 应用软件和Redis中间,例如:Twemproxy、Codis等,由中间件实现服务后台Redis节点的路由分派
客户端服务端协作分片 Redis Cluster模式客户端可采用一致性哈希服务端提供错误节点的重定向服务solt上。不同的solt对应到不同服务
Redis数据类型
类型 特点 示例
String字符串 存储二进制,,最大512M 缓存,计数,共享Session
Hash(字典) 无序字典,数组+链表,适合存对象。Key对应一个HashMap。针对一组数据 存储、读取、修改用户属性
List(列表 Linked List:双向链表有序,增删快,查询慢;Array List:数组方式,有序,增删慢,查询
消息队列文章列表记录前N个最新登录用户ID列表
Set(集合 键值对无序,唯一。增删查复杂度均为O(1),支持交/并/差集操作 独立IP,共同爱好,标签
Sorted Set【ZSet】(有序集合 键值对有序,唯一,自带按权重排序效果 排行榜
Redis 淘汰算法
淘汰作用范围 机制名 策略

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_45731464/article/details/134631774

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