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Redis系列(八):缓存到底该如何做到高可用?

作者:z小赵 ★ 一枚用心坚持写原创的“无趣”程序猿,在自身受益的同时也让朋友们在技术上有所提升。 上篇文章分析比较了生产环境中常见的几种缓存,本文接着来分析分析缓存如何做到高可用,大白话解释下就是缓存到底该怎么做才能尽可能的避免缓存不可用的情况发生。 什么情况会导致缓存不可用? 单点问题: 什么是单点问题呢?就是我们在使用缓存时,有时候由于 QPS、内存容量只需要一个端口(此处的一个端口是指一主一从)就可以扛住所有读写请求时,比如写 QPS 5k,读 QPS 30k,内存 5G;根据这个数据规模,DBA 在部署资源时会选择只部署一个节点。当缓存资源由于某些情况导致服务器宕机或服务不可用时,由于只部署了一个端口,从而导致当前整个应用服务不可用(这种情况之前在实际生产环境中真实发生过,直接炸裂),这就是所谓的单点问题;其实在分布式架构中,为了做到服务的高可用,要尽量去避免单点问题,做到鸡蛋尽量不放在一个篮子里来尽量保证服务的可用性。 缓存穿透/缓存击穿 缓存穿透/缓存击穿是指某些时刻由于有些热 key 失效或者是过期,导致在一瞬间大量请求绕过缓存直接打到 DB 上,由于 DB 的读写 q...

图解一致性哈希算法,全网(小区局域网)最通俗易懂

点击上方蓝色“后端技术学堂”关注后加个“星标” 最新分享第一时间看! 正文共 5558 字,预计阅读时长 8分钟 好久不见小伙伴们,最近都快忙晕了,后端技术学堂差点停课,不过还是抽时间写了这篇文章带大家一起学习一致性哈希算法。 很多同学应该都知道什么是哈希函数,在后端面试和开发中会遇到「一致性哈希」,那么什么是一致性哈希呢?名字听起来很厉害的样子,其实原理并不复杂,这篇文章带你彻底搞懂一致性哈希! 进入主题前,先来一场紧张刺激的模拟面试吧。 模拟面试 面试官:看你简历上写参与了一个大型项目,用到了分布式缓存集群,那你说说你们是怎么做缓存负载均衡? 萌新 :这个我知道,我们用的是轮询方式,第一个key 给第一个存储节点,第二个 key 给第二个,以此类推。 面试官:还有其他解决方案吗? 萌新:可以用哈希函数,把请求打散随机分配到缓存集群内机器。 面试官:考虑过这种哈希方式负载均衡的扩展性和容错性吗? 萌新:... 面试官:回去等通知吧。 以上如有雷同,算你抄我的。 什么是哈希 数据结构中我们学习过哈希表也称为散列表,我们来回顾下散列表的定义。 散列表,是根据键直接访问在指定储存位置数据的...

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