在电商系统中,商品信息的快速获取对用户体验至关重要。本文将详细讲解一个多层级的商品信息缓存体系,旨在提高系统性能和可靠性。
开局一张图,剩下全靠编!
该缓存体系采用了多级缓存策略,从前端到后端,逐层深入:
用户的请求首先通过CDN(内容分发网络):
User -> CDN -> 前端静态资源 (Front-end Static Resources)
CDN负责分发静态资源,减轻主服务器负载。
请求经过CDN后,进入负载均衡层:
CDN -> LVS (Linux Virtual Server) + HA Proxy
LVS + HA Proxy -> JavaEdge (Nginx转发层)
JavaEdge是一个Nginx集群,负责请求的初步处理和转发。这里可能进行:
JavaEdge将请求转发到Nginx业务层:
JavaEdge -> 单品页Nginx / 结算Nginx
这一层的Nginx服务器针对不同的业务场景(如单品页、结算页)进行了优化。
在Nginx业务层,使用Lua脚本实现了与Redis的交互:
Nginx业务层 -> Lua -> Redis
Lua脚本在Nginx中执行,直接从Redis读取缓存数据,实现高效的数据获取。
如果Redis中没有所需数据,请求会转发到Java应用服务器:
Redis (未命中) -> JVM Cache
JVM缓存作为本地缓存,可以进一步提高数据访问速度。
作为最后的数据源,MySQL存储所有的商品信息:
JVM Cache (未命中) -> MySQL
当缓存未命中时,系统会查询MySQL,并更新各级缓存。
图中展示了五个缓存层级:
这个多层级的缓存体系通过合理利用各种缓存技术,实现了高效的商品信息获取。从前端到后端,逐层深入,每一层都在努力提供最快的响应。这种架构不仅提高了系统性能,还增强了系统的可靠性和扩展性。
在实际应用中,还需要考虑缓存一致性、过期策略、热点数据处理等问题,以构建一个完善的商品信息缓存体系。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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