承接上一篇《理解分佈式系統中的緩存架構(上)》，介紹了大型分佈式系統中緩存的相關理論，常見的緩存組件以及應用場景，本文主要介紹緩存架構設計常見問題以及解決方案，業界案例。
1 分層緩存架構設計
2 緩存帶來的複雜度問題
常見的問題主要包括
數據一致性
緩存穿透
緩存雪崩
緩存高可用
緩存熱點 下面逐一介紹分析這些問題以及相應的解決方案。
數據一致性
因爲緩存屬於持久化數據的一個副本，因此不可避免的會出現數據不一致問題。導致髒讀或讀不到數據的情況。數據不一致，一般是因爲網絡不穩定或節點故障導致
問題出現的常見3個場景以及解決方案：
緩存穿透
緩存一般是Key，value方式存在，當某一個Key不存在時會查詢數據庫，假如這個Key，一直不存在，則會頻繁的請求數據庫，對數據庫造成訪問壓力。
主要解決方案：
對結果爲空的數據也進行緩存，當此key有數據後，清理緩存
一定不存在的key，採用布隆過濾器，建立一個大的Bitmap中，查詢時通過該bitmap過濾
緩存雪崩
緩存高可用
緩存是否高可用，需要根據實際的場景而定，並不是所有業務都要求緩存高可用，需要結合具體業務，具體情況進行方案設計，例如臨界點是是否對後端的數據庫造成影響。
主要解決方案：
分佈式：實現數據的海量緩存
複製：實現緩存數據節點的高可用
緩存熱點
一些特別熱點的數據，高併發訪問同一份緩存數據，導致緩存服務器壓力過大。
解決：複製多份緩存副本，把請求分散到多個緩存服務器上，減輕緩存熱點導致的單臺緩存服務器壓力
3 業界案例
案例主要參考新浪微博陳波的技術分享
技術挑戰
Feed緩存架構圖
架構特點
新浪微博把SSD應用在分佈式緩存場景中，將傳統的Redis/MC + Mysql方式，擴展爲 Redis/MC + SSD Cache + Mysql方式，SSD Cache作爲L2緩存使用，第一降低了MC/Redis成本過高，容量小的問題，也解決了穿透DB帶來的數據庫訪問壓力
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