缓存优化过程中的一些思考

最近一段时间在做双十一的优化，对于缓存的使用和改造渐渐有了一些思考，记录一下

缓存的使用、选择
* 读简单，写复杂的业务最好放在写入端
* 读复杂，写简单的业务逻辑放在读取端
* 根据业务的类型，选择是使用集中式缓存还是分布式的
* key-value的规则
* 基础的cache需要关注的事：替换策略等等。。。
缓存导致的数据不一致，补偿措施
* 对于集中式的缓存做补偿是比较容易的
* 对于分布式的相对来说比较麻烦，方案待考虑，TMD tair是怎么搞得，有同步机制补偿吗？感觉不太对啊，TODO
缓存并发写入的问题
* 缓存也是有状态的序列化对象，一定要注意并发的问题，md上次统一调度的是否确认审核就出现了这个情况，too young too simple
大促期间的控制
* 失效时间
* 预热数据量
* 预热校验
* 预热流程：比如说预热会不会导致下游服务击穿，是否会存在批量DB操作或者引发DB性能问题
* 预热的并发数量控制
* 批量预热等
cache重建
大批量缓存同时失效可能会导致缓存击穿率升高
1. 缓存失效时间加一个随机数，避免同时失效
2. 考虑是否需要失效后在做一下加载？看情况决定是否有必要，我感觉大促没必要
3. 非关键链路应用加流控

而且具体的的缓存实现方式也很有意思，看Guava的cache实现，使用了FutureTask的形式，这个设计四高一

转载于:https://www.cnblogs.com/kakaxisir/p/7426332.html

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