「這個商品不錯,大家來看啊「,每個平台都有會有些大賣的商品,簡稱為爆品。這些商品會有個特點,就是訪問量特別大。我們專業上面可以稱為熱點數據,在處理這些熱點商品時,系統需要做一些特殊的處理。
redis熱點資料指在redis資料庫中存取量特別大的資料。 (推薦學習:Redis影片教學)
針對熱點商品這些類型的數據,要考慮到訪問量比較大,大家首先想到的是緩存,上redis緩存,這點肯定沒有錯。
該種解決方案具有就近存取、速度快、沒有頻寬限制的優點,但是同時也存在以下問題:
記憶體資源浪費
髒讀問題
使用本機快取方案
使用本機快取則有下列問題:
需事先獲知熱點快取容量有限不一致性時間成長熱點Key 遺漏
傳統的熱門解決方案都存在著各種各樣的問題,那麼究竟該如何解決熱點問題呢?
熱點資料解決方案
該方案透過主動發現熱點並對其進行儲存來解決熱點 Key 的問題。
首先 Client 也會存取 SLB,並且透過 SLB 將各種請求分發至 Proxy 中,Proxy 會依照基於路由的方式將請求轉送至後端的 Redis 中。
在熱點 key 的解決上是採用在服務端增加快取的方式進行。
具體來說就是在 Proxy 上增加本地緩存,而本地緩存採用 LRU 演算法來緩存熱點數據,後端 db 節點增加熱點數據計算模組來傳回熱點數據。
Proxy 架構的主要有以下優點:Proxy 本機快取熱點,讀取能力可水平擴展DB 節點定時計算熱點資料集合DB 回饋Proxy 熱點資料對客戶端完全透明,不需要做任何相容
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