缓存优化过程中的一些思考

最近一段时间在做双十一的优化，对于缓存的使用和改造渐渐有了一些思考，记录一下

• 缓存的使用、选择
  * 读简单，写复杂的业务最好放在写入端
  * 读复杂，写简单的业务逻辑放在读取端
  * 根据业务的类型，选择是使用集中式缓存还是分布式的
  * key-value的规则
  * 基础的cache需要关注的事：替换策略等等。。。

• 缓存导致的数据不一致，补偿措施
  * 对于集中式的缓存做补偿是比较容易的
  * 对于分布式的相对来说比较麻烦，方案待考虑，TMD tair是怎么搞得，有同步机制补偿吗？感觉不太对啊，TODO

• 缓存并发写入的问题
  * 缓存也是有状态的序列化对象，一定要注意并发的问题，md上次统一调度的是否确认审核就出现了这个情况，too young too simple

• 大促期间的控制
  * 失效时间
  * 预热数据量
  * 预热校验
  * 预热流程：比如说预热会不会导致下游服务击穿，是否会存在批量DB操作或者引发DB性能问题
  * 预热的并发数量控制
  * 批量预热等

• cache重建

• 大批量缓存同时失效可能会导致缓存击穿率升高

  1. 缓存失效时间加一个随机数，避免同时失效
  2. 考虑是否需要失效后在做一下加载？看情况决定是否有必要，我感觉大促没必要
  3. 非关键链路应用加流控

而且具体的的缓存实现方式也很有意思，看Guava的cache实现，使用了FutureTask的形式，这个设计四高一