Find N3入網：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經正式入網，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
緩存是優化應用程序性能的一項關鍵技術，它可以臨時存儲頻繁訪問的數據，以便在后續請求期間更快地進行檢索。多層緩存使用多層來存儲和檢索數據，可以顯著減少延遲，并提高整體性能。
本文將從架構和開發的角度探討多層緩存的概念，重點關注像Instagram這樣的實際應用程序，并提供設計和實現高效多層緩存系統的見解。
Instagram是一個流行的照片和視頻分享社交媒體平臺，每天處理大量數據和大量的用戶請求。為了保持最佳性能并提供無縫的用戶體驗，Instagram采用了高效的多層緩存策略，包括內存緩存、分布式緩存和內容分發網絡（CDN）。
Instagram使用內存緩存系統(例如Memcached和Redis)來存儲頻繁訪問的數據，例如用戶配置文件、帖子和評論。這些緩存速度非常快，因為它們將數據存儲在系統的內存中，提供對熱數據的低延遲訪問。
為了處理大量用戶生成的數據，Instagram還采用了分布式緩存系統。這些系統跨多個節點存儲數據，確保了可擴展性和容錯性。分布式緩存(例如Cassandra和Amazon DynamoDB)用于管理大規模數據存儲，同時保持高可用性和低延遲。
Instagram利用CDN更快地為用戶緩存和提供靜態內容，這通過從離用戶最近的服務器提供內容來減少延遲。Akamai、Cloudflare和Amazon CloudFront等CDN有助于將圖像、視頻和JavaScript文件等靜態資產分發到全球邊緣服務器。
在設計和實現多層緩存系統時，需要考慮以下因素：
分析應用程序的數據訪問模式，以確定最合適的緩存策略。考慮數據大小、訪問頻率和數據波動性等因素。例如，頻繁訪問且很少修改的數據可以從主動緩存中受益，而易失性數據可能需要更保守的方法。
根據數據訪問模式和業務需求，為每個緩存層選擇適當的緩存退出策略。常見的驅逐策略包括最近最少使用（LRU）、先進先出（FIFO）、生存時間（TTL）。每種策略都有其利弊，選擇正確的策略會顯著影響緩存性能。
緩存系統被設計為可擴展和容錯的。分布式緩存通過跨多個節點劃分數據并復制數據以實現冗余。在選擇分布式緩存解決方案時，要考慮一致性、分區容忍度和可用性等因素。
監控和可觀察性工具用來跟蹤緩存性能、命中率和資源利用率。這使開發人員能夠識別潛在的瓶頸，優化緩存設置，并確保緩存系統有效地運行。
設計一個健壯的緩存失效策略，使緩存的數據與底層數據源保持一致。例如直寫緩存、旁路緩存和事件驅動的失效等技術可以幫助保持緩存層之間的數據一致性。
為應用程序的技術棧選擇適當的緩存庫和工具。對于Java應用程序，可以考慮使用谷歌的Guava或Caffeine進行內存緩存。對于分布式緩存，可以考慮使用Redis、Memcached或Amazon DynamoDB。確保緩存實現是模塊化和可擴展的，以便與不同的緩存技術輕松集成。
下面的代碼片段演示了使用Python和Redis實現分布式緩存層的多層緩存系統的簡單實現。
首先，需要安裝Redis軟件包：
Shell 1 pip install redis2接下來，使用以下代碼創建一個Python腳本：
Python 1 import redis2 import time34 class InMemoryCache:5 def __init__(self, ttl=60):6 self.cache = {}7 self.ttl = ttl89 def get(self, key):10 data = self.cache.get(key)11 if data and data['expire'] > time.time():12 return data['value']13 return None1415 def put(self, key, value):16 self.cache[key] = {'value': value, 'expire': time.time() + self.ttl}1718 class DistributedCache:19 def __init__(self, host='localhost', port=6379, ttl=300):20 self.r = redis.Redis(host=host, port=port)21 self.ttl = ttl2223 def get(self, key):24 return self.r.get(key)2526 def put(self, key, value):27 self.r.setex(key, self.ttl, value)2829 class MultiLayeredCache:30 def __init__(self, in_memory_cache, distributed_cache):31 self.in_memory_cache = in_memory_cache32 self.distributed_cache = distributed_cache3334 def get(self, key):35 value = self.in_memory_cache.get(key)36 if value is None:37 value = self.distributed_cache.get(key)38 if value is not None:39 self.in_memory_cache.put(key, value)40 return value4142 def put(self, key, value):43 self.in_memory_cache.put(key, value)44 self.distributed_cache.put(key, value)4546 # Usage example47 in_memory_cache = InMemoryCache()48 distributed_cache = DistributedCache()49 multi_layered_cache = MultiLayeredCache(in_memory_cache, distributed_cache)5051 key, value = 'example_key', 'example_value'52 multi_layered_cache.put(key, value)53 print(multi_layered_cache.get(key))這個示例演示了一個簡單的多層緩存，使用內存緩存和Redis作為分布式緩存。InMemoryCache類使用Python字典來存儲帶有生存時間(TTL)的緩存值。DistributedCache類使用Redis進行分布式緩存，并具有單獨的生存時間（TTL）。MultiLayeredCache類結合了這兩個層，并處理跨兩層的數據獲取和存儲。
注意：開發人員應該在本地主機上運行一個Redis服務器。
多層緩存是一種強大的技術，可以通過有效地利用資源和減少延遲來提高應用程序的性能。像Instagram這樣的現實應用程序展示了多層緩存在處理大量數據和流量的同時保持流暢的用戶體驗的價值。通過理解本文中提供的架構和開發見解，開發人員可以在他們的項目中設計和實現多層緩存系統，優化應用程序以獲得更快、響應更快的體驗。無論是使用硬件還是基于軟件的緩存系統，多層緩存都是對開發人員具有重要價值的一個工具。
原文標題：Architectural Insights: Designing Efficient Multi-Layered Caching With Instagram Example,作者：Arun Pandey。
鏈接：https://dzone.com/articles/architectural-insights-designing-efficient-multi-l。
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-82368-0.html架構見解：使用Instagram示例設計高效的多層緩存
聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權所有 sitemap.xml
違法及侵權請聯系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號
津公網安備 12010102000574號