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。
多级缓存介绍
多级缓存介绍整体分成三部分缓存：应⽤Nginx本地缓存、分布式缓存、Tomcat堆缓存。
每层都⽤来解决相关问题，第⼀层解决热点缓存的问题，第⼆层减少访问回源率，第三层防⽌相关缓存失效/崩溃之后的冲击11.2 如何缓存数据 11.2.1 过期与不过期 过不过期应该根据业务和数据量等因素决定 不过期缓存的场景 对于访问频率很⾼的场景，或者缓存空间⾜够，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，考虑使⽤LRU机制驱逐⽼缓存数据。
不过期缓存的更新设计 注意不要把写缓存放到事务中，特别是分布式缓存，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。
如果数据量不⼤且实时性要求不⾼，可以考虑全量同步缓存。
过期缓存的场景 ⼀般⽤于缓存其他系统的数据（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。
热点数据因为频繁更新，经常使⽤过期缓存。
11.2.2 维度化缓存与增量缓存 当全部更新成本很⾼时，只更新变化的部分 11.2.3 ⼤Value缓存 使⽤Redis避免设置⼤Value，因为Redis是单线程操作，更新⼤Value将会占⽤很长时间造成其他请求等待超时。
此时可以考虑使⽤多线程实现的缓存⽐如Memcached。
或者对Value进⾏压缩，或者将Value拆分成多个⼩Value，由客户端进⾏查询和聚合。
11.2.4 热点缓存 对于访问⾮常频繁的热点缓存，如果每次都去远程缓存系统获取，可能会因为访问量太⼤导致远程缓存系统请求过多，负载过⾼或者贷款过⾼等问题。
可以对分布式缓存做主从或集群，或者简单的在本地也做⼀个短时间的缓存。
11.3 分布式缓存与应⽤负载均衡 11.3.1 缓存分布式 将缓存分散到多个实例或者多台服务器，使⽤⼀致性哈希分⽚，或者使⽤Redis集群 11.3.2 应⽤负载均衡 请求进⼊接⼊层Nginx，根据负载均衡算法将请求转发给应⽤Nginx，如果应⽤Nginx本地缓存命中，则直接返回数据，否则读取分布式缓存或者回源到Tomcat ⼀般采⽤轮询或⼀致性哈希。
java多级缓存设计方案
Java多级缓存设计方案目标本方案的目标是设计一个可行且高效的多级缓存系统，以提高Java应用程序的性能和响应速度。
通过在不同层级上使用不同类型的缓存，可以减少对底层数据源的访问次数，提高数据访问效率。
实施步骤第一步：确定需求和设计目标在实施多级缓存系统之前，需要明确需求和设计目标。
这包括确定需要缓存的数据类型、数据访问模式、缓存更新策略等。
第二步：选择适合的缓存类型根据需求和设计目标，选择适合的缓存类型。
常见的缓存类型包括内存缓存、磁盘缓存和分布式缓存。
每种类型都有其优缺点，根据具体情况进行选择。
•内存缓存：适用于对数据访问速度要求较高的场景，能够提供快速的数据读取和写入操作。
常见的内存缓存库包括Ehcache、Guava Cache等。
•磁盘缓存：适用于对数据持久性要求较高的场景，能够将数据持久化到磁盘中，以防止数据丢失。
常见的磁盘缓存库包括Redis、Memcached等。
•分布式缓存：适用于多台服务器共享缓存的场景，能够提供高可用性和可扩展性。
常见的分布式缓存库包括Redis、Memcached等。
第三步：设计多级缓存架构根据选择的缓存类型，设计多级缓存架构。
多级缓存架构通常包括三个层级：本地内存缓存、分布式缓存和持久化存储。
•本地内存缓存：使用内存缓存库，将热门数据存储在应用程序的内存中，以提供快速的数据访问速度。
•分布式缓存：使用分布式缓存库，将部分数据存储在多台服务器的内存中，以提供高可用性和可扩展性。
•持久化存储：使用磁盘缓存库，将所有数据持久化到磁盘中，以防止数据丢失。
第四步：实现缓存读写逻辑根据多级缓存架构，实现缓存读写逻辑。
读取数据时，首先从本地内存缓存中查找，如果找到则直接返回；如果未找到，则从分布式缓存中查找，如果找到则将数据添加到本地内存缓存中并返回；如果还未找到，则从持久化存储中查找，如果找到则将数据添加到分布式缓存和本地内存缓存中并返回。
写入数据时，首先将数据写入本地内存缓存，然后将数据写入分布式缓存，最后将数据写入持久化存储。
云计算下的高并发网站架构设计
云计算下的高并发网站架构设计随着云计算技术的不断发展，高并发网站的架构设计也变得越来越重要。
在云计算环境下，高并发网站的架构设计需要考虑的因素更多，包括可扩展性、可靠性、安全性等。
一、云计算下的高并发网站架构设计需要考虑的因素1. 可扩展性在高并发网站的架构设计中，可扩展性是一个非常重要的因素。
云计算技术可以帮助高并发网站实现快速扩展，以应对高峰期的流量压力。
因此，在架构设计中需要考虑如何实现水平扩展，即通过增加服务器数量来提高网站性能。
2. 可靠性高并发网站的架构设计需要保证网站的可靠性。
在云计算环境下，通过使用多个地理位置不同的数据中心来实现冗余备份，可以提高网站的可靠性。
此外，在网站架构中引入负载均衡技术，可以确保网站系统的高可用性，减少单点故障带来的影响。
3. 安全性在高并发网站的架构设计中，安全性也是非常重要的。
云计算环境下，通过提供安全卫士、使用HTTPS等安全措施，可以提高网站的安全性，保护用户隐私和数据安全。
二、云计算下的高并发网站架构设计方案1. 使用云计算平台在高并发网站架构设计中，使用云计算平台是非常常见的。
云计算平台提供的弹性计算模式，可以帮助网站实现快速扩展，提高网站的性能。
同时，云计算平台还可以提供高可靠率、自动备份和容灾等安全服务，提高网站的安全性和可靠性。
2. 采用分布式架构采用分布式架构是实现高并发网站架构设计的一种有效方式。
分布式架构可以将系统的压力分散到多个节点中，提高系统的负载能力。
同时，在分布式架构的环境下，维护多个节点之间的协作和通信也变得非常重要。
3. 引入负载均衡技术在高并发网站的架构设计中，引入负载均衡技术可以实现网站的高可用性，提高网站的稳定性。
负载均衡技术可以根据负载情况，自动将请求分配到不同的服务器上，避免某一台服务器过载。
4. 采用缓存机制在高并发网站的架构设计中，采用缓存机制可以提高网站的性能。
缓存机制可以将经常访问的数据缓存到内存中，减少数据库的访问次数，提高网站的响应速度。
基于TB级数据容量的高并发高可用缓存设计方案
CE MAGAZINE PAGE 44基于TB 级数据容量的高并发高可用缓存设计方案何 川【摘 要】随着近些年来互联网不断发展，互联网业务也出现了极大的改变。
以往在对数据库进行访问时，通常都是采取直接访问的方式，为抗住读写流量，往往会运用一主多从以及数据分片等方式。
可当下的流量越来越多，数据量也日 益积累，很多的电商网站数据容量越来越大，甚至都超过了TB 级。
如果依旧还是运用从前的方式，将所有的流量都运用数据库来承受，会使得其稳定性大大下降，而且这也会带来较高的成本与较低的效率，是极不可取的。
所以，当前急需寻找高并发与高可用相关技术和架构。
基于以上的原因，该课题先是对之前存在的应用平台缓存以及Redis 数据库集群缓存两级缓存进行了解与分析，随后再在Nginx 本地缓存的基础上构建多级缓存策略，下文将从需求分析以及架构设计等多个部分来一一阐述。
【关键词】TB 级数据容量；高并发；高可用；缓存设计方案作者简介：何川，硕士，北京三快在线科技有限公司，团购零售平台系统架构师。
随着互联网越来越普及，我国的网民也不断增加。
2022年6月，我国的互联网普及率甚至达到了74.4%的高峰，我国的网民数量在10.51亿左右。
随着人们的生活质量越来越高，人们的要求也不断增加，互联网高并发场景也越来越多，常见的就有618、双11等各种网络购物节，当然还有各种节假日的火车票网上抢票等，这些都让互联网服务器产生了极大的压力，每逢这些节点，互联网峰值流量就会达到甚至超过TB级[1]。
如果想要让用户拥有更好的使用体验，就需要让服务器基于更好的服务，可以从几个方面一一考量，比如负载均衡、业务拆分和让用户在这些节点分流等。
不过以上这些解决方法并不能解决本质的问题，最重要的是构建一个可以支持大开发业务的Web服务器。
一、缓存技术概述在提升系统相应速度的各项技术中，较为重要与关键的一项是缓存，该项技术能将未来可以用到的数据暂时保存下来，从技术架构设计方面来看，缓存这项技术属于非功能性约束。
java多级缓存设计方案
java多级缓存设计方案在软件开发过程中，缓存是提高系统性能的常用技术手段之一。
而对于大规模的应用系统来说，采用多级缓存的设计方案可以更有效地提高系统的性能和响应速度。
本文将介绍Java多级缓存的设计方案，包括缓存的概念、多级缓存的优势以及设计步骤，旨在帮助读者理解和实践多级缓存的使用。
第一部分：缓存的概念和基本原理缓存是一种用于存储常用或重复数据的临时存储空间，可以极大地提高数据的访问速度。
缓存的基本原理是通过将经常访问的数据存储在更快的存储介质中，以减少数据访问的时间和成本。
在Java开发中，常见的缓存技术包括内存缓存、文件缓存和数据库缓存等。
第二部分：多级缓存的优势和应用场景多级缓存是一种将多个缓存层次结构组合起来使用的设计模式。
多级缓存的优点主要体现在：1. 提高系统整体的性能：通过将热数据存储在更接近CPU的快速存储介质中，减少了数据的响应时间。
2. 降低存储成本：多级缓存可以根据数据的重要性和访问频率，将数据存储在合适的介质中，从而在保证性能的同时降低成本。
3. 提高系统可靠性：多级缓存的设计方案可以增加系统的冗余性，避免单个缓存节点故障对整体系统产生影响。
多级缓存的应用场景包括但不限于：1. Web应用程序中的静态资源缓存，如图片、CSS、JavaScript 等。
2. 数据库查询结果的缓存，减少数据库的访问压力。
3. 分布式系统的数据缓存，提高系统的可拓展性和性能。
第三部分：多级缓存的设计步骤1. 确定系统需求：根据系统的访问模式、数据的特性和性能要求等因素，确定缓存的设计策略。
2. 设计缓存层次结构：根据数据的访问频率和重要性，设计多级缓存的层次结构。
常见的层次结构包括一级缓存、二级缓存和三级缓存。
3. 选择合适的存储介质：根据数据访问的速度要求和存储成本考虑，选择合适的存储介质，如内存、磁盘、数据库等。
4. 实现缓存策略：根据具体的设计需求，实现缓存的策略，如LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法、LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）算法等。
高并发服务器的设计-缓存的设计
高并发服务器的设计--缓存的设计为什么需要缓存呢？很简单的道理，拿QQ做个比方，每天有几亿用户登录、查询个人信息，且这些信息基本不会变化，如果你是架构师，你会选择全部从数据库中查询么，估计会被笑的。
一些业务要求大量且高速查询的，数据库必然会成为瓶颈，虽然可以通过横向扩容的方式优化，但这不是最优方案，其实服务器优化没有一个放之四海而皆准的最优方案，业务不同，最优方案也不同。
举个例子，腾讯有十几亿用户，就光登录就是个头疼的事，做架构的往往要朝最坏的地方想，比如所有用户同时登录怎么办，难道要像12306那样直接不理你呢？这样的业务其实并不复杂，却只有一个追求：高速响应，因为用户是用脚投票的。
这些信息都是存放在数据库中的，最终都要和数据库交互，我们用图来显示一次登录的周期：如果一个用户频繁的登录，注销，服务器是不是总要重复这个周期呢，当然不用，第二，三步取了的数据完全可以放在内存中，周期变成这样：可以看到当第5步再次请求后，系统已经没有了查询数据库的过程。
这时候缓存就粉末登场了，就是适当的时候要用些内存来代替硬盘，很简单，内存和硬盘的速度不在一个层次上，只要花些money就可以了。
如何设计缓存呢？缓存是占内存的，但不是以花尽内存为追求，尼玛，要是哪个架构这么想的，那就是太坑老板了。
相反缓存追求的就是尽量少占内存，这和开头说要占内存不矛盾，因为终极追求是高效，把红管子换成土黄色（请看“内存池的设计”）。
每一个缓存的方案其实都是一个平衡:快速索引与内存空间，既使你毫不在乎内存的占用，这个平衡还是存在。
缓存方案又分为索引方案、存储方案、排序方案，三者往往是分不开的，在一类业务数据里找出唯一的KEY其实很容易，难的是如何建立索引,如果用标准库自带的map,红黑树方案，这只是解决了存储方案，如果KEY是20个字节，咱顺便也打算用std::string自带的比较函数，好吧，我承认咱找到了一个通用的方案，且这么认为吧。
一直在说高并发，多少QPS才算高并发？
⼀直在说⾼并发，多少QPS才算⾼并发？⾼并发的四个⾓度只说并发不提⾼可⽤就是耍流氓。
可以从四个⾓度讨论这个问题。
⾸先是⽆状态前端机器不⾜以承载请求流量，需要进⾏⽔平扩展，⼀般QPS是千级。
然后是关系型数据库⽆法承载读取或写⼊峰值，需要数据库横向扩展或引⼊nosql，⼀般是千到万级。
之后是单机nosql⽆法承载，需要nosql横向扩展，⼀般是⼗万到百万QPS。
最后是难以单纯横向扩展nosql，⽐如微博就引⼊多级缓存架构，这种架构⼀般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。
当然⾯向⽤户的接⼝请求⼀般到不了这个量级，QPS递增⼤多是由于读放⼤造成的压⼒，单也属于⾼并发架构考虑的范畴。
PV和QPS⽐如微博每天1亿多pv的系统⼀般也就1500QPS，5000QPS峰值。
⽐如有⼈说：2C4G机器单机⼀般1000QPS。
8C8G机器单机可承受7000QPS。
要多久才能处理完这些请求⾸先需要明确两个基本点：1、处理每个请求需要耗费时间，哪怕时间很短2、服务资源是有限的，不能⼀次性处理全部请求假定总并发请求数量为10000，每个请求的处理时间为t秒，服务器⼀次性可以处理的请求数量为n个，那么处理完所有的请求需要⽤时为TT = (10000 / n ) * t由此可知，如果⼀次性可以处理10000个请求，那么总耗时只需要t秒写在后⾯具体多少QPS跟业务强相关，只读接⼝读缓存，将压⼒给到缓存单机3000+没问题，写请求1000+也正常，也复杂些可能也就⼏百+QPS。
所以QPS和业务场景和设计相关性很⼤，⽐如可以通过浏览器本地缓存，⽤缓存做热点数据查询，写事务MQ异步处理等⽅式提升QPS。
应对大并发防穿透二级缓存机制设计
应对大并发防穿透二级缓存机制设计以应对大并发防穿透二级缓存机制设计为标题，本文将从以下几个方面进行讨论：什么是大并发，为什么需要防穿透，什么是二级缓存，以及如何设计一个能够应对大并发并防止穿透的二级缓存机制。
一、什么是大并发？大并发是指系统在同一时间有大量的请求同时到达，超出了系统正常处理能力的范围。
在高并发的情况下，系统需要能够快速响应请求，并保持高性能和稳定性。
二、为什么需要防穿透？在高并发场景下，如果缓存失效，会导致大量的请求直接访问数据库，对数据库造成巨大的压力，导致系统性能下降甚至崩溃。
而且，如果恶意攻击者故意发送不存在的请求，即使缓存中不存在对应的数据，也会直接访问数据库，这种情况被称为穿透。
三、什么是二级缓存？二级缓存是指在一级缓存（如内存缓存）的基础上，再增加一层缓存（如分布式缓存），用于存储更多的数据，提供更高的访问效率。
二级缓存通常具有较大的容量和较长的存储时间，能够适应高并发的访问需求。
四、如何设计一个能够应对大并发并防止穿透的二级缓存机制？1. 分布式缓存架构：采用分布式缓存架构可以提高缓存的容量和并发处理能力。
通过将缓存数据分散存储在多个节点上，实现数据的分片存储和访问，从而提高系统的整体性能。
2. 缓存预热：在系统启动或缓存失效之前，提前将热门数据加载到缓存中，避免冷启动和缓存穿透。
可以通过定时任务或者在系统启动时进行数据加载，保证缓存中始终存在热门数据。
3. 布隆过滤器：布隆过滤器可以用于拦截不存在的请求，避免直接访问数据库。
在缓存层之前增加布隆过滤器，可以快速判断请求是否存在，如果不存在则直接返回，从而避免了对数据库的访问。
4. 缓存穿透监控：通过监控缓存层的访问情况，及时发现缓存穿透问题。
可以使用监控工具对缓存的访问情况进行监控和统计，及时发现缓存失效导致的大量请求直接访问数据库的情况。
5. 限流措施：在高并发场景下，通过限制每个用户或每个请求的访问频率，可以有效控制并发访问的压力。
高并发网站设计与优化
高并发网站设计与优化随着互联网的发展，越来越多的应用程序和网站需要支持高并发访问。
高并发网站的设计和优化是建立可靠、高效、稳定的在线服务的关键。
在这篇文章中，我们将探讨高并发网站设计和优化的一些最佳实践和技术。
一、高并发架构设计在高并发架构设计中，有几个重要的概念需要考虑：1. 负载均衡（Load Balancing）：当许多用户同时访问网站时，一台服务器可能无法处理所有的请求。
因此，需要使用负载均衡技术来将流量分配到多个服务器上。
常见的负载均衡技术包括DNS负载均衡、硬件负载均衡、软件负载均衡等。
DNS 负载均衡会根据不同的 IP 地址等条件对请求进行分流；硬件负载均衡使用专用的负载均衡设备来对请求进行分发；软件负载均衡使用特殊的软件来处理请求，常见的软件负载均衡包括Nginx及其它常见的Web服务器。
2. 集群系统（Cluster）：在高并发的网络环境中，集群系统可以通过分摊工作负载来提高可扩展性和容错性。
集群系统包括多个服务器，它们共享相同的资源，并协同工作。
常见的集群系统包括数据库集群、服务器集群等。
3. 缓存技术（Caching）：缓存技术可以减轻服务器的压力，提高响应时间和性能。
常用的缓存技术包括页面缓存、数据库缓存、对象缓存等。
缓存的实现可以使用 Memcached、Redis 等缓存系统实现。
二、数据库优化数据库是高并发服务的中心组件，因此数据库的优化是非常重要的。
在以下方面进行优化：1. 选用合适的数据库引擎：在互联网上，最流行的关系型数据库引擎包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。
对于高并发场景下的网站，您可以选择 MySQL Cluster、Galera Cluster 等支持分布式和高可用性的数据库引擎。
2. 数据库分区：将数据库划分为多个分区，可以在减轻负载方面发挥巨大作用。
这种技术可以通过对表的某个维度（例如日期）进行划分来实现。
3. 索引设计：如果数据库中某个表包含大量数据，那么正确的索引设计将对查询性能产生重大影响。
高并发网站设计与优化
高并发网站设计与优化在现代社会中，网站成为了许多人处理事务的主要方式，无论是网上购物、社交、娱乐等等活动，几乎都可以通过网站来实现。
同时，随着互联网的发展，网站的用户量也变得越来越多，因此高并发网站设计与优化，就显得至关重要了。
高并发网站的设计需要考虑以下几个方面：1. 服务器硬件配置高并发网站的第一步要考虑服务器的硬件配置，CPU、内存以及硬盘的选择都非常关键。
对于CPU，应该选择具有多个核的高性能处理器。
内存应该足够大，以便于减少磁盘I/O对响应时间的影响。
硬盘应该选择高速的固态硬盘，以提高网站的响应速度。
2. 数据库设计对于高并发网站，数据库设计是至关重要的一环。
首先，需要考虑数据库的读写比例，因为读写性能不同。
对于读写比例高的数据库，应该选择更快的索引，以提高查询的速度。
同时，应该选择合适的表结构，避免表的连接和子查询，减少查询时的复杂度。
3. 数据库优化对于高并发网站来说，数据库的优化更加重要。
在优化过程中，应首先考虑在应用程序层面使用缓存，减少对数据库的访问。
其次，应该使用分区技术来减少单个表内的行数，以减少每次查询时的读取时间。
此外，可以通过使用数据库连接池技术来提高并发量。
4. 网站性能优化网站性能优化主要是从以下几个方面入手：CDN、压缩、按需加载等等。
使用CDN可以在全球范围内将网站资源缓存，提高访问速度。
通过压缩HTML、CSS、JavaScript等静态资源可以减少客户端需要下载的带宽，以提高页面加载速度。
通过按需加载，将一些不必要的用户界面组件延迟加载，减少首页的加载时间，提高网站的响应速度。
5. 网站安全网站的安全问题也是很重要的一环，特别是在高并发网站上，攻击者需要的只是一次机会。
在这个时候，网站管理者需要将安全防范措施放在首位，确保数据库、系统、代码和网络均处于安全状态。
综上所述，高并发网站设计与优化是一个综合性的问题，需要从硬件配置、数据库设计、数据库优化、网站性能优化以及安全方面等多个方面入手。
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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。