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Kristin Weswoo
Aug 30, 2023
3.实战方案
1)通用方案 日用户流量大,然则对照涣散,偶然会有用户高聚的情形; 场景: 用户签到,用户中央,用户订单等。 说明: 场景中的这些营业基本是用户进入APP后会操作到的,除了流动日(618、双11等),这些营业的用户量都不会高群集,同时这些营业相关的表都是大数据表,营业多是查询操作,以是我们需要削减用户直接掷中DB的查询;优先查询缓存,若是缓存不存在,再举行DB查询,将查询效果缓存起来。 更新用户相关缓存需要漫衍式存储,好比使用用户ID举行hash分组,把用户漫衍到差其余缓存中,这样一个缓存聚集的总量不会很大,不会影响查询效率。 方案如: 用户签到获取积分: 盘算出用户漫衍的key,Redis,hash中查找用户今日签到信息 若是查询到签到信息,返回签到信息 若是没有查询到,DB查询今日是否签到过,若是有签到过,就把签到信息同步Redis缓存。 若是DB中也没有查询到今日的签到纪录,就举行签到逻辑,操作DB添加今日签到纪录,添加签到积分(这整个DB操作是一个事务) 缓存签到信息到Redis,返回签到信息 注重这里会有并发情形下的逻辑问题,如:一天签到多次,发放多次积分给用户。 用户订单: 这里我们只缓存用户第一页的订单信息,一页40条数据,用户一样平常也只会看第一页的订单数据 用户接见订单列表,若是是第一页读缓存,若是不是读DB 盘算出用户漫衍的key,Redis,hash中查找用户订单信息 若是查询到用户订单信息,返回订单信息 若是不存在就举行DB查询第一页的订单数据,然后缓存redis,返回订单信息 用户中央: 盘算出用户漫衍的key,Redis hash中查找用户订单信息 若是查询到用户信息,返回用户信息 若是不存在举行用户DB查询,然后缓存redis,返回用户信息
服务器架构与高并发性能测试实战方案(三)
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