多级缓存——亿级流量缓存方案

发布网友发布时间：2024-10-09 01:38

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热心网友时间：2024-11-01 11:17

传统的缓存策略一般先查询Redis，未命中则查询数据库，减轻了数据库压力。然而，存在以下问题：当请求量大时，Redis也会成为瓶颈。

多级缓存方案充分利用每个环节的缓存，减轻Tomcat服务器压力，提升服务性能。在多级缓存架构中，Nginx内部需编写本地缓存查询、Redis查询、Tomcat查询的业务逻辑，Nginx不再仅作为反向代理服务器，而是变为真正的Web服务器。

实现多级缓存的要点在于利用Nginx作为缓存，需部署成集群，再用专门的Nginx作为反向代理。Caffeine作为高效本地缓存库，在实际开发中广泛应用，优先访问进程本地缓存，未命中时访问Redis缓存。

在JVM进程缓存中，通过Caffeine实现需求，配置类创建缓存并设置初始化大小及上限，业务层面实现具体功能。Lua语言用于编写Nginx的业务逻辑，整理了Lua的基础语法，包括基本数据类型、变量、循环、函数和条件控制。

OpenResty是基于Nginx的高性能Web平台，用于搭建超高并发、扩展性强的动态Web应用。安装OpenResty涉及安装依赖库、仓库、软件包及配置环境变量。通过修改nginx.conf文件配置OpenResty，实现商品详情页面数据的查询。

OpenResty入门通过实现商品详情页面数据的查询快速上手，修改nginx.conf文件添加Lua模块，编写item.lua文件处理请求参数并返回数据。请求参数处理包括获取路径中的商品id信息，并拼接到结果的json字符串中返回。

查询Tomcat时，先通过OpenResty向Tomcat发起HTTP请求查询数据，但实现负载均衡以减轻单台Tomcat服务器的压力。Redis缓存预热是关键步骤，用于在项目启动时将数据库中的数据预加载到Redis缓存中，提高查询效率。

本地缓存实现则在OpenResty中添加本地缓存功能，使得请求优先查询本地缓存，未命中后查询Redis缓存，最后查询数据库，形成多级缓存架构。缓存同步策略包括设置有效期、同步双写和异步通知，基于MQ的异步通知能解决数据一致性问题。

总结，多级缓存架构从客户端请求到数据库查询，通过Nginx、Redis和JVM本地缓存的层次处理，显著提升了查询效率，减轻了数据库压力。然而，多级缓存中，本地进程缓存数据共享问题需通过负载均衡算法解决，确保缓存命中率，实现高性能的分布式缓存系统。