目前,缓存主要有两种技术:分布式缓存和进程级别的内容缓存。两种缓冲具体的差异就不废话了。

1.在技术上

数据库降压的最好方式就是缓存。在缓存的性能上,进程级别的内存缓存性能有明显优于分布式缓存,内存缓存性能最好,需多加利用。如果要对他们的使用排序的话,建议是:内存缓存>分布式缓存>数据库。

2.业界趋势

  

  “数据要尽可能的贴近用户端,尽量高的从各类缓存中命中数据,而不是访问数据库”,这应该是个共识了。前端尽量通过CDN缓存抗压,后端要在各层提供各种缓存。按照这种思路,可以总结出缓存的设计原则:

  

  静态化:数据尽量以目标展现的格式存储,而不是存储中间数据。减少数据格式化的时间消耗,用空间换时间。

  专用:数据静态化后,可使用的范围有限,应尽量贴近用户的结构,降低使用后的格式化成本。

  隔离:封装缓存数据的访问,把缓存的控制权掌握在自己手中。

 3.缓存的使用原则

  • 进程缓存

    • 性能最高,优先考虑使用。

    • 对数据要求苛刻,变化频率高、访问频率低的数据不能缓存。

    • 建议缓存访问频率高、变化频率低的数据。

    • 配合缓存的时效性策略应用。

  •   分布式缓存
    • 性能好。在内存缓存不适用的情况下,推荐使用。
    • 建议作为缓存使用,而不是存储。
    • 在数据变化频率很高的情况下,可作为DB的写入缓存
  • 缓存同步模式:尽在进程缓存
    • 增量同步:按照时间戳或者数据变化更新缓存
    • 全量同步:重新拉取所有的缓存数据。不建议采用此种模式,性能差,同步的数据量大。
  •   缓存同步时机
    • 每次查询时同步:在做查询时,检验数据的版本,然后进行缓存同步。
    • 增删改时失效:在做数据的增删改时,同步修改缓存。此种模式仅适用用分布式缓存,进程级别缓存不适用的。
    • 定时同步:在缓存的驻留端定时更新缓存。此种模式适用于对数据的实时性要求不高的场景。
  •   缓存时效性
    • 有时效性:缓存数据存在时效性,不管数据的版本有没有变化,过期失效
    • 无时效性:只要数据的时间戳保持不变,缓存数据永久有效。

weiliang 2016-10-8

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