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基于Spring Cache实现Caffeine、jimDB多级缓存实战

作者: 京东零售 王震 背景 在早期参与涅槃氛围标签中台项目中,前台要求接口性能999要求50ms以下,通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存,利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能, 内存缓存采用Caffeine缓存,利用W-TinyLFU算法获得更高的内存命中率;同时利用堆外缓存降低内存缓存大小,减少GC频率,同时也减少了网络IO带来的性能消耗;利用JimDB提升接口高可用、高并发;后期通过压测及性能调优999性能<20ms 当时由于项目工期紧张,三级缓存实现较为臃肿、业务侵入性强、可读性差,在近期场景化推荐项目中,为B端商家场景化资源投放推荐,考虑到B端流量相对C端流量较小,但需保证接口性能稳定。采用SpringCache实现caffeine、jimDB多级缓存方案,实现了低侵入性、可扩展、高可用的缓存方案,极大提升了系统稳定性,保证接口性能小于100ms; Spring Cache实现多级缓存 多级缓存实例MultilevelCache /** * 分级缓存 * 基于Caffeine + jimDB 实现二级缓存 * @a...

图解一致性模型

引言:本文使用大量的图例,同时没有难懂的公式,意图解释清楚一致性模型要解决什么问题,以及三种一致性模型:顺序一致性、线性一致性、因果一致性。 概述 解决什么问题? 分布式系统要保证系统的可用性,就需要对数据提供一定的冗余度:一份数据,要存储在多个服务器上,才能认为保存成功,至于这里要保存的冗余数,有Majority和Quorum之说,可以参考之前的文章:周刊(第17期):Read-Write Quorum System 及在 Raft 中的实践。 同一份数据保存在多个机器上提供冗余度,也被称为副本(replica)策略,这个做法带来下面的好处: 容错性:即便分布式系统中几台机器不能工作,系统还能照常对外提供服务。 提升吞吐量:既然同一份数据存储在多个机器上,对该数据的请求(至少是读请求)能够分担到多个副本上,这样整个系统可以线性扩容增加更多的机器以应付请求量的增加。 同时,副本策略也有自己需要解决的问题,其中最重要的问题就是一致性问题:在系统中的一个机器写入的数据,是否在系统中其他机器看来也是一样的? 很显然,即便在一切都正常工作的条件下,在系统中的一个机器成功写入了数据,因为广播这个...

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