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

缓存失效时间加一个随机数，避免同时失效

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

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