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系统设计：缓存

它们几乎应用于计算的每一层：硬件、操作系统、web浏览器、web应用程序等等。缓存就像短期内存：它的空间有限，但通常比原始数据源快，并且包含最近访问的项。...如果我们正在构建的系统还不足以拥有自己的CDN，那么我们可以通过在单独的服务器上为静态媒体提供服务来简化将来的转换子域（例如static.yourservice.com）使用轻量级HTTP服务器，比如...缓存的数据允许快速检索，而且，由于相同的数据被写入永久存储器，我们将在缓存和存储器之间拥有完全的数据一致性。此外，此方案还确保在发生崩溃、电源故障或其他系统中断时不会丢失任何东西。...因此也会带来缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存数据不一致等问题 refresh-ahead 简单的说就是在缓存数据过期前，能自动的刷新缓存数据。举个例子来说，某条数据在缓存中，过期时间是60秒。...当在48-60秒这个区间取数据时，缓存先将之前缓存的结果返回给外部应用程序，然后异步的再从数据库去更新缓存中的值，以尽可能的保证缓存的值是最新的。

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高并发系统设计之缓存

本文已收录至GitHub，推荐阅读 Java随想录微信公众号：Java随想录原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接这篇文章来聊聊缓存。...整体架构图大致如下所示：图片注意：所提供的架构图仅供参考，实现方法多种多样，无需局限于特定的架构设计。这个系统能够实现的技术前提是「时间差」！。...本篇文章，我们讨论了高并发系统设计中缓存的重要性。适当使用缓存可以显著提高系统性能，并且可以抵消由于大量请求造成的负载。...在设计高并发系统时，我们还需要考虑数据库优化、负载均衡、分布式系统设计等其他方面。通过全方位地理解和应用这些原则，我们才能创建出稳定、可扩展和高效的高并发系统。...希望这篇文章能为你在处理高并发系统设计问题时提供有价值的参考和启示。当然，每个项目和场景都有其特定的需求和挑战，所以请持续学习和实践，不断改进你的设计策略。

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高并发系统设计之缓存

在这个例子中，我们将使用Java内置的 LinkedHashMap 类实现一个简单的LRU（最近最少使用）缓存： import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map...整体架构图大致如下所示：注意：所提供的架构图仅供参考，实现方法多种多样，无需局限于特定的架构设计。这个系统能够实现的技术前提是「时间差」！。...本篇文章，我们讨论了高并发系统设计中缓存的重要性。适当使用缓存可以显著提高系统性能，并且可以抵消由于大量请求造成的负载。...在设计高并发系统时，我们还需要考虑数据库优化、负载均衡、分布式系统设计等其他方面。通过全方位地理解和应用这些原则，我们才能创建出稳定、可扩展和高效的高并发系统。...希望这篇文章能为你在处理高并发系统设计问题时提供有价值的参考和启示。当然，每个项目和场景都有其特定的需求和挑战，所以请持续学习和实践，不断改进你的设计策略。

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大型web系统数据缓存设计

前言在高访问量的web系统中，缓存几乎是离不开的；但是一个适当、高效的缓存方案设计却并不容易；所以接下来将讨论一下应用系统缓存的设计方面应该注意哪些东西，包括缓存的选型、常见缓存系统的特点和数据指标、...缓存对象结构设计和失效策略以及缓存对象的压缩等等，以期让有需求的同学尤其是初学者能够快速、系统的了解相关知识。...3.4 缓存的设计与策略 3.4.1 缓存对象设计 3.4.1.1 缓存对象粒度对于本地磁盘或分布是缓存系统来说，其缓存的数据一般都不是结构化的，而是半结构话或是序列化的...当然，有些缓存系统的设计也要求我们必须考虑缓存对象的粒度问题；比如说Memcached，其chunk设计要求业务要能很好的控制其缓存对象的大小；淘宝的Tair也是，对于尺寸超过1M的对象，处理效率将大为降低...所以，根据具体应用场景去为缓存对象设计一个更合适的存储结构，也是一个很值得注意的点。

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如何设计缓存系统：缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩解决方案分析

前言设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。...解决方案有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力...另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。...缓存雪崩缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。解决方案缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。...大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。

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系统架构设计：进程缓存和缓存服务，如何抉择？

我们所说的缓存分为进程内部缓存（系统内部缓存）和缓存服务（如redis/memcache）。计算机服务从原来的单体结构，到多实例，到现在流行的微服务，缓存服务变得原来越流行了。...与原先没有缓存相比，进程内缓存的好处是，数据读取不再直接访问数据库，先判断缓存中是否存在，如果存在，则直接读取，不存在则再去数据库中取，同时写入缓存。...缓存的目的是为了冷热数据的隔离，对于频繁被修改的数据，缓存的意义不是很大，比如微信用户的实时步数。比较有价值的是那些不被频繁修改且数据量较大的内容，比如系统字典、配置数据。...如果缓存被频繁修改或者同步，那缓存的价值就不大了。补充：1、2 两种方式，实例越多，缓存冗余越多，各缓存节点数据同步的原子性越难保证，一致性也就越难保证。...缓存使用注意 1、Web服务单体模式转为多实例之后，我们将进程缓存升级为缓存服务（redis），清清理了所有的缓存使用，都改成了对接redis。

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系统架构设计：进程缓存和缓存服务，如何抉择？

概述我们所说的缓存分为进程内部缓存（系统内部缓存）和缓存服务（如redis/memcache）。计算机服务从原来的单体结构，到多实例，到现在流行的微服务，缓存服务变得原来越流行了。...在单体结构的Web模式下，进程内缓存被开发到极致，大概流程如下图：与原先没有缓存相比，进程内缓存的好处是，数据读取不再直接访问数据库，先判断缓存中是否存在，如果存在，则直接读取，不存在则再去数据库中取...缓存的目的是为了冷热数据的隔离，对于频繁被修改的数据，缓存的意义不是很大，比如微信用户的实时步数。比较有价值的是那些不被频繁修改且数据量较大的内容，比如系统字典、配置数据。...如果缓存被频繁修改或者同步，那缓存的价值就不大了。补充：1、2 两种方式，实例越多，缓存冗余越多，各缓存节点数据同步的原子性越难保证，一致性也就越难保证。...缓存使用注意 1、Web服务单体模式转为多实例之后，我们将进程缓存升级为缓存服务（redis），清清理了所有的缓存使用，都改成了对接redis。

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亿级系统的Redis缓存如何设计?

如果是几十、几百并发的业务场景，缓存设计可能并不需要考虑那么多，但如果是亿级的系统呢？首先，先了解缓存知识图谱早期的缓存用于加速CPU数据交换的RAM。...随着互联网的快速发展，缓存的应用更加宽泛，用于数据高速交换的存储介质都称之为缓存。使用缓存时，我们要关注哪些指标？缓存有哪些应用模式？以及缓存设计时有哪些Tip技巧？...具体内容下面我们一一道来 1、缓存集中失效当业务系统查询数据时，首先会查询缓存，如果缓存中数据不存在，然后查询DB再将数据预热到 Cache 中，并返回。...，进而导致整个缓存体系甚至服务系统不可用的情况。...分布式缓存设计一般选择一致性Hash ，当有部分节点异常时，采用 rehash 策略，即把异常节点请求平均分散到其他缓存节点。

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设计缓存系统该注意的问题顶

而对应于分布式缓存系统中,有着与之对应的关系(寄存器-本地内存,L1缓存-本地内存,L2缓存-本地内存,L3缓存-Redis分布式缓存,内存-数据库Mysql等)....建立分布式缓存的3种方法:1、双读双写，一般写数据库，读缓存，缓存未命中，则读取数据库，再写入缓存。2、异步更新，只读写缓存，由异步的更新服务将数据库里的变更或者新增的数据更新到缓存中。...3、串联模式，直接在缓存上进行读写操作，缓存作为代理，根据需要和配置与数据库进行读写操作。...缓存穿透，缓存并发，缓存雪崩缓存穿透是指使用不存在的key进行大量的高并发查询,导致缓存无法命中,直接穿透到后端的数据库系统进行查询,使数据库压力过大,甚至压死数据库.解决办法:存储空值,过滤规则,不符合规则的访问...缓存雪崩,缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段内失效,给数据库造成瞬时压力.解决办法,对不同的数据使用不同的失效时间,对相同的数据,不同的请求使用不同的失效时间,过期时间采用固定时间+随机时间,

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亿级系统的Redis缓存如何设计？？？

如果是几十、几百并发的业务场景，缓存设计可能并不需要考虑那么多，但如果是亿级的系统呢？ ? 首先，先了解缓存知识图谱早期的缓存用于加速CPU数据交换的RAM。...具体内容下面我们一一道来 1、缓存集中失效当业务系统查询数据时，首先会查询缓存，如果缓存中数据不存在，然后查询DB再将数据预热到Cache中，并返回。...，进而导致整个缓存体系甚至服务系统不可用的情况。...分布式缓存设计一般选择一致性Hash，当有部分节点异常时，采用 rehash 策略，即把异常节点请求平均分散到其他缓存节点。...写在最后缓存设计时，有很多技巧，优化手段也是千变万化，但是我们要抓住核心要素。那就是，让访问尽量命中缓存，同时保持数据的一致性。

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详谈分布式系统缓存的设计细节

在分布式Web程序设计中，解决高并发以及内部解耦的关键技术离不开缓存和队列，而缓存角色类似计算机硬件中CPU的各级缓存。如今的业务规模稍大的互联网项目，即使在最初beta版的开发上，都会进行预留设计。...而后者的设计初心是为了利于分布式程序之间缓存数据的高效共享和管理，除了考虑缓存所在服务器自身的内存负载，设计时更需要充分考虑网络I/O、CPU的负载，以及某些场景下的磁盘I/O的代价，同时还在具体设计时尽可能规避和权衡整体稳定性和效率...缓存键(Key) 上面提到了基于缓存键来设计表，这里再单独说明一下键相关的个人规范。在键长度足够简短的前提下，如果关联相同业务模块，则必须设计为以同一个标识(代号)开头，目的是方便查找和统计管理。...如用户登录服务器列表： { key : "ul:server:a" , value : "xxxx" } { key : "ul:server:b" , value : "yyyy" } 另外，每个独立业务系统可考虑配置一个唯一的通用前缀标识...当然，我也见过一种特殊业务下的设计，缓存直接用来作为轻量的持久数据库使用，而且是终端，开始觉得有些新奇，后来发现是非常符合业务设计的(比如几乎没有任何复杂逻辑和强事务)。

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Java高性能系统缓存的最佳实践

读写缓存的设计，本身就不可靠，牺牲数据一致性换取性能。当然，程序可以调用sync等系统调用，强制操作系统立即把缓存数据同步到磁盘文件中去，但是该同步过程很慢，也失去了缓存意义。写缓存实现非常复杂。...所以，Kafka其实在设计上，充分利用PageCache读写缓存的优势，且规避了PageCache一些劣势，达到很好效果。...使用只读缓存来加速系统才是明智选择。设计只读缓存又该考虑哪些问题呢？维护缓存数据时效性对只读缓存，缓存中数据源只有一个途径：磁盘。当数据需更新时，磁盘数据和缓存副本都需更新。...设计JMQ缓存策略时，也是采用一种改进LRU算法。 LRU淘汰最近最少使用的页，JMQ根据消息这种流数据存储的特点，在淘汰时增个考量维度：页面位置与尾部的距离。...对于缓存的置换策略，最优的策略一定是你根据业务来设计的定制化的置换策略，当然你也可以考虑LRU这样通用的缓存置换算法。

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缓存设计问题

概述缓存设计需要关注的点关注指标: KV大小读写峰值命中率缓存空间大小置换策略穿透加载时间分类本地缓存远程缓存应用模式 Cache Aside Read/Write Through...Write Back Caching 技巧/Tips 不要把缓存当数据库使用评估业务所需缓存空间大小缓存会给系统带来数据不一致的风险尽量设置过期时间缓存对象太大需要考虑做压缩，减少存储空间以及传输中带宽的占用...引入多级缓存时，需要考虑数据一致性提前考虑扩容问题常见的缓存问题缓存雪崩很多使用场景，查询的缓存数据都是由定时任务取刷新，然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。...缓存穿透缓存穿透指的是缓存缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，让请求直接落再DB上，增加数据库压力，可能导致数据库被击垮。这种请求很可能是攻击者恶意发起的。...缓存击穿在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个 key 时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。

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性能设计 - 缓存

在软件设计上，我们基本上不可能做出一个没有缺陷的设计，就像算法设计中的时间换空间、空间换时间一个道理。有时候，强一致性和高性能，高可用和高性能是有冲突的。...image.png 缓存设计的重点缓存更新的模式基本如前面所说，不过这还没完，缓存已经成为高并发高性能架构的一个关键组件了。现在，很多公司都在用 Redis 来搭建他们的缓存系统。...缓存数据的时间周期也需要好好设计，太长太短都不好，过期期限不宜太短，因为可能导致应用程序不断从数据存储检索数据并将其添加到缓存。...于是，对于 LRU 的缓存系统来说，其需要在 key-value 这样的非顺序的数据结构中维护一个顺序的数据结构，并在读缓存时，需要改变被访问数据在顺序结构中的排位。...在那边，我们可以有针对性地做多租户的缓存系统（也就是说，把用户和第三方开发者的缓存系统分离开来）。

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短链系统设计性能优化-缓存提速及CDN

4.1 缓存提速（Cache Aside）缓存需存储两类数据： long2short（生成新 short url 需要） short2long（查询 short url 时需要） 4.2 CDN 利用地理位置信息提速

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设计一个缓存系统该考虑哪些问题？

前言设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。...另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。...缓存雪崩缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。解决方案缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。...大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。...最后，对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题，需要根据具体业务分析，通常我们采用LRU策略处理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。

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应用系统缓存体系深入研究（Java版）

一、序言在使用MyBatis、MybatisPlus等DAO层数据库访问框架式，常常会与一级缓存、二级缓存打交道，为了增强对缓存体系的整体把控力，提高软件应用响应速度，这里对三级缓存一次梳理。...[image-20211027110637436.png] 缓存固然能够提高系统性能，与此同时也带来了脏数据的副作用，系统的缓存体系、缓存结构、缓存策略、缓存介质等对可能出现的脏数据产生影响。...缓存是一把双刃剑，既能够提高应用系统的效率，同时避免脏数据发生也是不小的工作量。特别是不同的层次的缓存同时使用时，出现数据异常的概率快速提高。...2、回避脏数据强制使用语句级缓存在全局配置中强制使用语句级缓存，防止系统因会话未及时关闭而产生的缓存脏数据会话及时关闭推荐一个会话仅执行一条SQL语句，并且SQL语句执行完毕后及时关闭会话，会话关闭时...四、三级缓存三级缓存指业务层缓存，通常面向service层，主要缓存不常变化或者重复计算耗费CPU资源的数据。一般来讲，三级缓存存在于二级缓存之上。

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从Java视角理解系统结构（二）CPU缓存

同样内存与CPU的速度相差太远, 于是CPU设计者们就给CPU加上了缓存(CPU Cache). 如果你需要对同一批数据操作很多次, 那么把数据放至离CPU更近的缓存, 会给程序带来很大的速度提升....缓存行(Cache line) 为了高效地存取缓存, 不是简单随意地将单条数据写入缓存的. 缓存是由缓存行组成的, 典型的一行是64字节....在这儿我将不提及缓存的associativity问题, 将问题简化一些. 一个Java long型占8字节, 所以从一条缓存行上你可以获取到8个long型变量....实验及分析我们在Java编程时, 如果不注意CPU Cache, 那么将导致程序效率低下. 例如以下程序, 有一个二维long型数组, 在我的32位笔记本上运行时的内存分布如图: ?...32位机器中的java的数组对象头共占16字节(详情见链接), 加上62个long型一行long数据一共占512字节. 所以这个二维数据是顺序排列的. ? 编译后运行,结果如下 ?

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基于java的选课系统课程设计_java学生管理系统界面设计

Java 课程设计_学生选课管理系统需求分析本数据库的用户主要是学生，通过对用户需求的收集和分析，获得用户对数据库的如下要求。...，学生进入系统前需要身份验证，用户名、密码输入正确后方可进入系统。...在系统中，用户可以在界面中看到本人的基本信息，也可以对课程信息表和个人选课信息表进行查看、以及选课。...使用数据库存储读取数据内容 3.系统需求学生信息管理系统采用的编译环境是IntelliJ IDEA，编程语言是Java,使用用MySQL数据库定义数据库 CREATE DATABASE Couse...NOT NULL , ) CREATE TABLE login ( Id char(25) NOT NULL PRIMARY KEY, pwd char(25) NOT NULL , ) 设计项目结构

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java map 缓存_缓存用于

缓存的使用场景：在Java应用中，对于访问频率高，更新少的数据，通常的方案是将这类数据加入缓存中，相对从数据库中读取，读缓存效率会有很大提升。在集群环境下，常用的分布式缓存有Redis等。...但在某些业务场景上，可能不需要去搭建一套复杂的分布式缓存系统，在单机环境下，通常是会希望使用内部的缓存(LocalCache)。...这个特性使得它特别适合设计对象Cache。...对于Cache，我们希望被缓存的对象最好始终常驻内存，但是如果JVM内存吃紧，为了不发生OutOfMemoryError导致系统崩溃，必要的时候也允许JVM回收Cache的内存，待后续合适的时机再把数据重新...这样可以系统设计得更具弹性。

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