前两篇文章中，我们介绍了进程内缓存与缓存服务器的选取。 今天我们来介绍一下缓存架构的常用实现方式。
Laravel框架的缓存服务提供了多种缓存驱动程序，可以满足不同的需求。我们可以在config/cache.php配置文件中配置使用哪种缓存驱动程序。
缓存雪崩，缓存穿透，缓存预热，缓存热备是在做缓存设计或者缓存应用时经常遇到的概念，也是缓存应用过程中必须熟知及知道 的东西。 缓存雪崩 当缓存处于单点情况下，一旦缓存服务器崩溃，所有的请求就会落到数据库层，此时，如果由于访问量过大则会导致数据库宕机，进而导致整个网站或服务不可用，这种缓存故障就是俗称的缓存雪崩。 解决方案：解决缓存雪崩故障，就得解决单点问题，提高缓存高可用性，建立分布式的高可用缓存系统，一台缓存服务器挂了，另外的一台起来继续工作，更不能影响其他的缓存系统。 缓存穿透 如果某个key对应的
1.1 http反向代理服务器 在web站点前端，我们需要搭建一个反向代理服务器，用于负责接受用户的请求，请求包括动态和静态的内容请求。一般反向代理服务器的部署方案有HAProxy和Nginx，这里将
什么是动态内容缓存？ 浏览器向服务器发送请求后，服务器会根据浏览器的要求做相应的处理(如：数据库操作)，然后将处理后的结果注入JSP页面生成HTML，最后将生成的HTML返回给浏览器显示。我们知道，数据库读取操作是非常耗时的，如果能将每次请求中的数据库处理时间去掉，那服务器的相应速度将会大幅提升。要实现这一点，我们就需要将常用的HTML页面事先生成好，当用户发出请求时，服务器只需从缓存中取出即可，无需再做数据库处理操作。 综上所述：事先生成HTML页面的技术称为动态内容缓存。 什么是“缓存命中率”？ 缓存
Redis 作为缓存服务器是众多企业中的选择之一，虽然该技术很成熟但也是存在一定的问题。就是缓存带来的缓存穿透，缓存击穿，缓存失效问题，继而引用分布式锁。
分布式缓存的一致性 Hash 算法
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。
一、网站架构的伸缩性设计 1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； image （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的
所谓分布式对象缓存是指对对象缓存以一个分布式集群的方式对外提供服务，多个应用系统使用同一个分布式对象缓存提供的缓存服务。这里的缓存服务器是由多台服务器组成。这些服务器共同构成了一个集群对外提供服务，所以使用分布式对象缓存一个重要的问题就是，数据进行读写操作的时候，如何找到正确的缓存服务器进行读写操作。如果第一次写入数据的时候写入的是A服务器，但是数据进行缓存读取操作的时候访问的是B服务器，就不能够正确的查找到数据，缓存也就没有效果。
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使用服务器集群，即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务。具体来说，集群伸缩性又分为应用服务器集群伸缩性和数据服务器集群伸缩性。这两种集群对于数据状态管理的不同，技术实现也有很大的区别。
又这么晚睡...今天是老兄弟小贤子的生日，曾经的八班男神，哈哈。匆匆从龙海赶回来，顾不上沙茶面了。祝兄弟愿望成真，在大四有更多的突破！ 00x1：DNS服务器的介绍 作为重要的互联网基础设施，难免成为黑客的重点攻击目标，服务的稳定性尤为重要。DNS服务器分为：主服务器、备份服务器和缓存服务器。DNS主服务器，这是主要的服务器，它在内存和磁盘上都保持有整个数据库的拷贝。如果系统崩溃，该数据库能重载到内存中。 DNS辅服务器，起辅助的作用，它获得一份来自主DNS服务器
一、网站架构的伸缩性设计 01、不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的伸缩性； 02
对于大部分前端同学来说，后台服务或者整个网站架构是个黑盒，前端工程师所看到所接触的业务只是冰山一角。
当有大量的请求到内部系统时，若每一个请求都需要我们操作数据库，例如查询操作，那么对于那种数据基本不怎么变动的数据来说，每一次都去数据库里面查询，是很消耗我们的性能
什么是Hash一致性算法？面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上。在此为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！今天的分享先从历史的角度来一步步分析，探讨一下到底什么是Hash一致性算法！
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！文末送书，长按抽奖助手小程序即可参与，祝君好运！
缓存系统由多个配置了大量ram和网络容量的服务器组成，为了实现快速检索，将数据存储到内存或闪存中。缓存服务器是key-value类型的，且大部分是memcached。为了保证快速且简易，服务器之间通常不会共享任何内容，即一个key-value存储不会依赖其他系统，由客户端来选择使用哪个服务器来存储或检索数据。客户端通常使用哈希对不同的key进行分片，并将其分布到对应的缓存服务器上，以此来分发数据并达到负载均衡。
如果用户登录的时候负载到01服务器上，当用户在操作其他的时候，如果被负载到02机器上。这个时候02机器上面就没有当前用户的session。用户就会被转跳到登陆页面。
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 📷 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设
应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上。一般是在一台廉价的服务器上采用LAMP这种免费资源。
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢，明明你确定打开页面时没有大量的写入操作！
这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为
当我们进行架构设计时，缓存是提高高性能的最重要也是最常用的组件之一。数据库的瓶颈在于磁盘I/O，虽然现如今关系数据库的部分应用场景采用了NoSQL作为替代，但依然没能摆脱磁盘I/O的性能问题。缓存的妙处就是在提高性能的同时，也保护了下游数据库，避免I/O压力过大导致宕机。
redis是一个非关系型数据库，相对于其他数据库而言，它的查询速度极快，且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存，以减少主要数据库（如mysql）的服务器压力。
在技术面试的时候，我们通常会被问到“你遇到过哪些问题，是怎么解决的”。这个问题就很考验经验了，如果你在一个小作坊呆了很多年，你可能根本就不会遇到这些问题。所以面试官通常都会根据这个问题快速判断该不该pass掉一个求职者。只有遇到问题，解决问题，经历了这个过程，技术能力和解决问题的能力才会提升，人和技术才能融为一体，才知道什么技术是真正有用的，什么技术是华而不实的花拳绣腿。
最近有小伙伴跑过来问什么是Hash一致性算法，说面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上，问我有没有相应的学习资料推荐，当时上班，没时间回复，晚上回去了就忘了这件事，今天突然看到这个，加班为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！
承接上一篇《理解分布式系统中的缓存架构(上)》，介绍了大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景，本文主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案，业界案例。
一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这
一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。
周末在家面试，和候选人聊到Redis的问题，于是问了他一个问题：你知道缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩吗？他们之间的区别是什么？分别怎么解决吗？
应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器（更快更大的CPU），文件服务器（更大的硬盘）和数据库服务器（更快的硬盘和更大的内存）。
阿珍点了点头，说：“是啊，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存热点这些东西，这些东西我一直分不清楚，经常混淆。”
到此为止，一共介绍了四种服务器性能优化的方法，分别是：动态内容缓存、浏览器缓存、反向代理缓存、Web组件分离。我们发现在这四种方法中，“缓存”占了大头！确实如此，“缓存”是服务器性能优化的核心思想，我们提出的各种优化方法本质上只是把“缓存”用在了不同的地方，并根据使用位置的不同，个性化定制缓存的使用方法。接下来又要介绍一种缓存的新用法——数据缓冲区。 之前介绍的动态内容缓存、浏览器缓存都是将整个静态页面进行缓存，这种方式有个弊端：由于缓存了整体页面，因此缓存的数据较为笨重，缺乏灵活性。为了解决这个问
假如一个系统，它在高峰期有每秒7000个请求，这时我们使用缓存抗住了这么高的请求。但如果在某个时间点缓存大量失效，或者缓存服务器挂掉了，那么这些请求就会直接作用在普通数据库中（如MySQL）。这么高的请求量，MySQL肯定抗不住，进而挂掉，数据库一挂，也会导致系统挂掉。
一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性 能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及 面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中
从代码说起 fn longRunningOperations(){ ... // 很耗时}let result = longRunningOperations();// do other thing 我们来看上面这段伪代码，longRunningOperations是个很耗时的方法（调用一次要几十秒甚至几分钟），比如：
Redis是一款开源的、高性能的键-值存储。它常被称作是一款数据结构服务器、缓存服务器。Rredis属于非关系型数据库和Memcached类似，Redis也是一种key-value型存储系统。
当您启动初始服务时，通常会过度设计以考虑大量流量。但是，当您的服务达到爆炸式增长阶段，或者如果您的服务请求和处理大量流量时，您将需要重新考虑您的架构以适应它。糟糕的系统设计导致难以扩展或无法满足处理大量流量的需求，可能会导致糟糕的用户体验甚至服务失败。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。 Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。 Ehcache最初是由Greg Luck于2003年开始开发。2009年,该项目被Terracotta购买。软件仍然是开源,但一些新的主要功能
1. 分层缓存架构设计2. 缓存带来的复杂度问题数据一致性缓存穿透缓存雪崩缓存高可用缓存热点3. 业界案例技术挑战Feed缓存架构图架构特点参考
Stack Overflow 是一个与程序相关的 IT 技术问答网站，其技术架构主要采用微软的技术栈，包括 C#、ASP.NET、SQL Server 等。此外，Stack Overflow 还使用了一些开源框架，例如 HAProxy、Redis 等。 具体来说，Stack Overflow 的技术实现包括以下几个部分：
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