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缓存主要是解决高并发#xff0c;大数据场景下#xff0c;热点数据快速访问。缓存的原则首先保证数据的准确和最终数据一致#xff0c;其次是距离用户越近越好#xff0c;同步越及时越好。
再说我们遇到的场景#xff1a;
接手项目后#…先说缓存是什么
缓存主要是解决高并发大数据场景下热点数据快速访问。缓存的原则首先保证数据的准确和最终数据一致其次是距离用户越近越好同步越及时越好。
再说我们遇到的场景
接手项目后发现省市区前端调用后台整合了全国数据进行返回。文件超过了1MB。喊着前端同事进行整改更改成选择哪个获取下级的级联方式前端的大爷们不配合。哎催不动啊你知道不合理但是优化不了。只能在不合理的基础上进行优化。
指导思想借鉴nacos的配置中心通过版本号识别是否产生更改进行数据同步。
这个方案改动比较小仅额外增加了一个版本号字段无特殊逻辑前端接受了。 数据都存储在哪儿了
第1层客户端缓存
app缓存了全量的数据。 检测是否需要更新时根据版本号查询后台数据响应了具体数据就进行本地数据更新否则保持原状。
缓存的构建和更改 根据版本号调用后台服务返回了非空的数据进行缓存数据的更新。
第2层nginx缓存
我们通过nginx配置控制nginx自动缓存了这个版本号对应的数据有效期是24小时。nginx缓存我们并没有进行手动清理因为改动不频繁并且能容忍24小时的时间差。真的想要立刻生效就手动去进行nginx的缓存删除。
缓存的构建数据查询完成缓存对应的请求网址和响应结果。
缓存内容 初始化后缓存内容 老版本号/新版本号空数据空版本号全量数据新版本号 数据更改后缓存内容空版本号/老版本号全量数据新版本号新版本号空数据。缓存未清理则有延时
第3层本地服务的缓存
本地服务采用Ehcache未配置失效时间。
缓存内容最新版本号/最新数据。
查询操作比对传入版本号是否和最新版本号相同相同则返回空对象否则返回全量数据
缓存的构建当前缓存无数据根据redis查询的结果进行本地缓存的重建。
缓存的清理redis数据构建完毕通过loadBalance读取eureka服务名称对应的所有节点信息轮询调用所有服务的数据清理接口。 第4层分布式缓存redis
本地服务采用redis缓存未配置失效时间。
缓存内容最新版本号/最新数据。
业务操作比对传入版本号是否和最新版本号相同相同则返回空对象否则返回全量数据。
缓存的构建当查询redis无数据时双重检查锁防击穿查询数据库进行redis缓存的构建。
缓存的清理产生数据库更新操作时进行redis缓存的清理动作。
第5层真实的数据库
更新操作进行数据库的数据更新调用redis的重新构建方法集群轮询调用本地缓存清理方法。
查询操作查询数据库组装前端期望的对象。
这样搭建的效果
当客户端进行请求时 调用nginx, nginx检测自己的缓存 根据缓存返回数据。
nginx缓存失效1天失效一次服务器本地缓存查询并返回。
服务器本地缓存失效服务重启通过redis查询并返回。
redis数据失效redis被清理根据数据库进行缓存的构建并返回。
数据没有产生变更用户持有的是最新的版本号大部分场景下返回的都是空对象减少了海量的io和网络资源的消耗。
同时这个模型像是一个倒置的漏斗 无论nginx接受了多少请求相同的请求地址一天最多放行了1个撑住了绝大部分的请求流量nginx每天放行的一个也被本地缓存命中减少了redis的查询。
