🚀 缓存架构

缓存概述

缓存（Cache）是一种存储技术，用于临时存储经常访问的数据，以提高系统性能和响应速度。在系统架构中，缓存是提升性能的重要手段，能够显著减少数据库访问压力，提高用户体验。

缓存的层次结构

缓存的优势

• 提升性能：减少数据访问延迟，提高系统响应速度
• 降低负载：减少对后端数据库和服务的访问压力
• 提高并发：支持更多用户同时访问系统
• 节约成本：减少昂贵的计算和I/O操作
• 改善体验：为用户提供更快的响应时间

缓存策略

缓存策略决定了数据如何被缓存、更新和淘汰。选择合适的缓存策略对系统性能和数据一致性至关重要。

读取策略

写入策略

淘汰策略

本地缓存

本地缓存是指在应用程序内部实现的缓存，数据存储在应用程序的内存空间中。本地缓存访问速度快，但受限于单机内存大小。

本地缓存的特点

常见的本地缓存实现

// Java中的本地缓存示例

// 1. 使用ConcurrentHashMap实现简单缓存
public class SimpleCache<K, V> {
    private final ConcurrentHashMap<K, V> cache = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public V get(K key) {
        return cache.get(key);
    }
    
    public void put(K key, V value) {
        cache.put(key, value);
    }
}

// 2. 使用Caffeine实现高性能缓存
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10000)
    .expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(10))
    .build();

// 3. 使用Guava Cache
LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(1000)
    .expireAfterAccess(30, TimeUnit.MINUTES)
    .build(new CacheLoader<String, String>() {
        public String load(String key) {
            return loadFromDatabase(key);
        }
    });

分布式缓存

分布式缓存是部署在多个节点上的缓存系统，能够提供更大的存储容量和更高的可用性。Redis和Memcached是最常用的分布式缓存解决方案。

分布式缓存的优势

Redis vs Memcached

Redis集群

Redis集群是Redis的分布式解决方案，通过数据分片和主从复制提供高可用性和可扩展性。

集群架构模式

数据分片策略

# Redis集群配置示例

# 1. 创建集群节点配置
port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-7000.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

# 2. 启动集群节点
redis-server redis-7000.conf
redis-server redis-7001.conf
redis-server redis-7002.conf

# 3. 创建集群
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 \
  --cluster-replicas 1

# 4. 查看集群状态
redis-cli -c -p 7000 cluster nodes

缓存一致性

缓存一致性是指缓存中的数据与数据库中的数据保持同步。这是缓存系统设计中的核心挑战之一。

一致性问题的产生

解决方案

最佳实践

缓存设计实践

在实际项目中，缓存的设计需要考虑业务特点、性能要求、一致性需求等多个因素。

缓存设计原则

常见问题及解决方案