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Redis性能真的足够吗?百万并发的终极杀招 多级缓存

前置知识讲解

如何应对突发性热点数据暴增导致系统压力过大问题?

在节目详情中,我们利用了双重检查思想和Redis缓存来优化查询的效率,但在百万的高并发情况下,Redis的性能也会支撑不了的,有的人可能会说 可以使用Redis的集群架构啊,这样不就能把数据分散到不同的节点上而从降低压力了吗

这种使用Redis集群的方案其实要分情况来考虑的

  1. 比如说100W个并发请求,查询100个节目,每1W个请求查询同一个节目,这种查询不同的节目,使用集群确实可以的
  2. 还是100W个并发请求,查询同一个节目,这100W个请求仍然会落到同一个Redis节点上,使用集群仍然解决不了

解决的方案

所以这里我们要引用本地缓存来解决高并发的压力,原因有这几点:

  1. 使用JVM的内存作为本地缓存,其效率是Reids的几十倍以上
  2. 使用本地缓存不存在网络性能损耗

引入本地缓存要考虑的问题

  1. 如何设计本地缓存?
  2. 如何管理本地缓存、Redis缓存这种多层级的缓存?
  3. 本地缓存要怎么考虑容量和过期时间来避免内存溢出的问题?
  4. 缓存一致性要怎么解决?多实例情况怎么解决?

接下来我们详细的介绍如何引入多级缓存

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