基于本机内存的缓存

为了解决调用API依然需要2秒的问题,经过排查,其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间,于是乎,我们又想到了一个简单粗暴的解决方案,即把SQL查询的结果直接缓存在当前api服务器的内存中(设置缓存有效时间为1分钟)。后续1分钟内的请求直接读缓存,不再花费2秒去执行SQL了。假如这个api每秒接收到的请求时100个,那么一分钟就是6000个,也就是只有前2秒拥挤过来的请求会耗时2秒,后续的58秒中的所有请求都可以做到即使响应,而无需再等2秒的时间。

服务端的Redis

在API服务器的内存都被缓存塞满的时候,我们发现不得不另想解决方案了。最直接的想法就是我们把这些缓存都丢到一个专门的服务器上吧,把它的内存配置的大大的。然后我们就盯上了redis。。。至于如何配置部署redis这里不解释了,redis官方有详细的介绍。随后我们就用上了一台单独的服务器作为Redis的服务器,API服务器的内存压力得以解决。

持久化(Persistence)

单台的Redis服务器一个月总有那么几天心情不好,心情不好就罢工了,导致所有的缓存都丢失了(redis的数据是存储在内存的嘛)。虽然可以把Redis服务器重新上线,但是由于内存的数据丢失,造成了缓存雪崩,API服务器和数据库的压力还是一下子就上来了。所以这个时候Redis的持久化功能就派上用场了,可以缓解一下缓存雪崩带来的影响。redis的持久化指的是redis会把内存的中的数据写入到硬盘中,在redis重新启动的时候加载这些数据,从而最大限度的降低缓存丢失带来的影响。

哨兵(Sentinel)和复制(Replication)

Redis服务器毫无征兆的罢工是个麻烦事。那么怎办办?答曰:备份一台,你挂了它上。那么如何得知某一台redis服务器挂了,如何切换,如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢?这时候就需要Sentinel和Replication出场了。Sentinel可以管理多个Redis服务器,它提供了监控,提醒以及自动的故障转移的功能;Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器。Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的。此外,Sentinel功能则是对Redis的发布和订阅功能的一个利用。

集群(Cluster)

单台服务器资源的总是有上限的,CPU资源和IO资源我们可以通过主从复制,进行读写分离,把一部分CPU和IO的压力转移到从服务器上。但是内存资源怎么办,主从模式做到的只是相同数据的备份,并不能横向扩充内存;单台机器的内存也只能进行加大处理,但是总有上限的。所以我们就需要一种解决方案,可以让我们横向扩展。最终的目的既是把每台服务器只负责其中的一部分,让这些所有的服务器构成一个整体,对外界的消费者而言,这一组分布式的服务器就像是一个集中式的服务器一样

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