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网站制作公司关于电商平台促销大流量数据“应用缓存”以及“分布式缓存”解决方案

文章编辑:网站建设 文章来源:建站行业资讯 浏览量:

 网站制作公司关于电商平台促销大流量数据“应用缓存”以及“分布式缓存”解决方案。深圳网站制作公司先说说应用层缓存,我们使用Tomcat时,可以使用堆内缓存/堆外缓存,堆内缓存的最大问题就是重启时内存中的缓存会丢失,此时流量风暴来临,则有可能冲垮应用;还可考虑使用localrediscache来代替堆外内存;或在接入层使用shared_dict来将缓存前置,以减少风暴。localrediscache,通过在应用所在服务器上部署一组Redis,应用直接读本机Redis获取数据,多机之间使用主从机制同步数据。这种方式没有网络消耗,性能是最优的。
网站制作公司关于电商平台促销大流量数据之分布式缓存解决方法
  有一种机制是要废弃分布式缓存,改成应用localrediscache情况下,如果数据量不大,这种架构是最优的。但是如果数据量太大,单服务器存储不了,那么可以使用分片机制将流量分散到多台,或者直接用分布式缓存实现。常见的分片规则就是一致性哈希了。如上图所示就是我们一个应用的架构。
·首先接入层(nginx+lua)读取本地proxycache/localcache。
·如果不命中,则接入层会接着读取分布式Redis集群。
·如果还不命中,则会回源到Tomcat,然后读取Tomcat应用堆内cache。
·如果缓存都没命中,则调用依赖业务来获取数据,然后异步化写到Redis集群。因为我们使用了nginx+lua,第二、三步时可使用lua-resty-lock非阻塞锁减少峰值时的回源量;如果你的服务是用户维度的,那么这种非阻塞锁大部分情况下不会有太大作用(要看具体场景)。好了,网站制作公司
关于电商平台促销大流量数据“应用缓存”以及“分布式缓存”解决方案”的知识就分享到这里,谢谢关注,博纳网络编辑整理。
 

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