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后端系统缓存使用技巧的简单介绍

后端系统缓存使用技巧的简单介绍原标题:后端系统缓存使用技巧的简单介绍

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存储缓存之Bcache介绍与使用Bcache介绍 组成:Bcache作为独立的虚拟设备,主要由三个设备组成,包括缓存设备、后端存储设备和Bcache设备本身。缓存策略:Bca...

存储缓存Bcache介绍使用

Bcache介绍 组成:Bcache作为独立虚拟设备主要由三个设备组成,包括缓存设备、后端存储设备和Bcache设备本身。缓存策略:Bcache支持三种缓存策略,分别是writeback、writethrough和writearound。其中,writeback策略是天翼默认选择

安装bcache内核包和tools包,天翼云将bcache模块编译为rpm包,使用rpm直接安装,便于追踪版本定位问题查看Bcache的版本号,确保与大包版本号一致。使用Bcache的步骤如下: 创建Bcache的后端磁盘关联缓存盘和后端盘,一般情况下,一块缓存盘关联一块后端盘。 查看Bcache盘的状态

Bcache设备由应用程序直接读写,其功能包括缓存设备(用于存储热数据高速设备)、backing设备(传统机械硬盘或低速固态硬盘),以及缓存模式、状态查看等功能。创建Bcache设备使用bcache-tools工具ubuntu和SUSE默认已安装。系统通常会自动注册cache和backing设备,并生成虚拟bcache设备/dev/bcache0。

首先,需要Linux内核升级到10及以上版本,以确保Bcache模块的支持。在内核配置项中打开Bcache模块,这是使用Bcache的前提。安装bcache-tools工具包:bcache-tools是用户态工具,用于配合内核实现bcache功能的部署。安装该工具包后,可以方便地进行Bcache的配置和管理

Bcachefs 是一个写时复制(CoW)的文件系统,它源自于 linux 内核的块缓存 Bcache。该文件系统旨在提供类似 XFS/EXT4 的性能,同时融合类似 Btrfs 和 ZFS 的特性。Bcachefs 的开发者对其寄予厚望,认为其特性多到无法一一列出,但同时也坦诚地表示,已知错误也同样多到无法详尽。

利用Linux内核块设备层的bcache机制,它允许使用SSD盘在IO速度较慢的HDD盘上面做一层缓存,从而提高HDD盘的IO速率。由于PVE是基于Linux的虚拟化平台,因此理论上可以使用bcache或其他类似的机制来实现SSD缓存加速注意事项:硬件容量规划:需要评估SSD的容量和性能是否满足缓存需求,以及HDD的存储需求。

缓存常见问题

缓存常见问题主要包括缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、数据不一致、数据并发竞争、hotKey以及bigKey等问题。以下是对这些问题的详细解缓存预热定义:缓存预热就是系统启动前,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。

问题描述:缓存雪崩是指当大量缓存同时过期或者缓存服务宕机时,所有请求都会直接打到数据库上,导致数据库压力过大甚至宕机。解决方案:缓存过期时间随机化:避免大量缓存同时过期,可以将缓存的过期时间设置为一个范围内的随机值,这样可以在一定程度上分散缓存过期的压力。

缓存预热:在系统启动或更新缓存时,提前将热点数据加载到缓存中,避免在业务高峰期因缓存冷启动而导致的性能问题。缓存一致性:在更新缓存时,需要确保缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。这可以通过异步更新、消息队列等技术实现。

缓存雪崩主要指的是在某个时间段内,大量缓存同时失效,导致数据库压力陡增,甚至可能引起数据库宕机。这种情况通常发生在缓存集中过期失效或Redis服务节点宕机时,大量的请求集中向数据库发起,形成巨大的压力波峰。

缓存与数据库双写不一致问题及解决方案分布式系统中,缓存与数据库双写不一致是一个常见的问题。当数据在缓存和数据库之间同步更新时,由于网络延迟、系统错误或并发控制不当等原因,可能会导致数据不一致。以下是对这一问题的详细分析及解决方案。

高并发编程缓存问题分析

综上所述,高并发编程中的缓存问题涉及多个方面,包括缓存一致性、缓存并发、缓存穿透、缓存颠簸和缓存雪崩等。为了解决这些问题,需要综合考虑多种技术手段和策略,以确保系统的稳定性和性能。

缓存一致性问题是指在多核CPU或多线程环境下,由于每个线程或cpu核心都有自己的高速缓存,当多个线程或核心并发访问修改同一个共享变量时,可能导致各个缓存中的数据副本不一致的情况。缓存一致性问题的产生原因在程序运行过程中,为了提高访问速度,CPU会将运算需要的数据从主存复制一份到其高速缓存中。

Caffeine Cache的getIfPresent和put方法在并发环境下是线程安全的,可以放心使用。分析如下:线程安全性:Caffeine Cache是一个高性能的java缓存库,它提供了线程安全的缓存操作。这意味着在多线程环境下,你可以安全地使用Caffeine Cache,而不需要担心数据不一致或竞争条件等问题。

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