文章目录
- 1、加缓存的目的(作用):
- 2、加缓存的场景:读多写少
- 3、加不加缓存的标准:
- 4、缓存的实现:
- 5、缓存的实现方案:
- 6、缓存的粒度问题
- 7、缓存的一致性问题
专辑详情和声音详情属于并发量较高的数据,如果每次访问都实时到数据库获取数据,数据库的访问压力太大。而这些信息一般更新的频率比较低,短时间内不会发生改变。因此,我们可以考虑在前台系统中,增加一层缓存,把这些数据缓存起来,请求到来时,不再调用数据接口,而是直接读取缓存中的数据。
1、加缓存的目的(作用):
- 提高系统吞吐能力
- 提高并发:降低每一个请求的响应时间
- 保护数据库:大部分热门数据可以从缓存中命中并直接返回
2、加缓存的场景:读多写少
- 读的并发量大
- 写的频率低
3、加不加缓存的标准:
- 变化频率低
- 访问频繁
4、缓存的实现:
- redis:单线程,支持的数据模型更加丰富(常见5种),redis的性能瓶颈不是CPU计算,而是IO及网路带宽
- memcache:多线程,只支持kv结构(String数据结构)
5、缓存的实现方案:
- 编程式:SpringData-Redis、Jedis
- 声明式:SpringCache提供的一套注解
这里选择编程式方案。
实现步骤:
- 先查询缓存,如果缓存命中则直接返回
- 缓存没有命中,则查询数据库并放入缓存
6、缓存的粒度问题
粒度 | 内存消耗 | 可复用性 | 可维护性 |
---|---|---|---|
整个专辑详情页(ItemVo) | 大 | 差 | 差 |
专辑整行(AlbumInfo) | 中等 | 高 | 高 |
部分字段(AlbumInfoVo) | 小 | 偏低 | 偏低 |
7、缓存的一致性问题
mysql数据更新了,redis需要同步数据,需要数据同步
- 双写模式:写数据库,写缓存
- 失效模式:缓存失效(删除缓存),写数据库
- 双删模式:异步双删、延时双删、定时双删
- 中间件:maxwell、canal中间件