今天翻译一篇关于缓存策略的文章，原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One，同事推荐看的，觉得总结的不错，鉴于很多同学都懒得看英文的，所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波，如何觉得还凑合，记得点个“在看”，^-^。
我们都知道，提高系统性能的最简单也最流行的方法之一其实就是使用缓存。我们引入缓存，相当于对数据进行了复制。每当系统数据更新时，保持缓存和数据源（如 MySQL 数据库）同步至关重要，当然，这也取决于系统本身的要求，看系统是否允许一定的数据延迟。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章，原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One，朋友推荐看的，觉得总结的不错，鉴于很多朋友都懒得看英文的，所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波，如何觉得还凑合，可以帮忙转发一下让更多的人看到。
在DEM的某需求中涉及缓存模式的设计，终于要用到我少得可怜的数据库知识了，顺便做个总结
四月份的时候，有位好朋友去美团面试。他说，被问到Redis与MySQL双写一致性如何保证？这道题其实就是在问缓存和数据库在双写场景下，一致性是如何保证的？本文将跟大家一起来探讨如何回答这个问题。
1. 问题分析 2. Cache-Aside 2.1 读缓存 2.2 写缓存 2.3 延迟双删 2.4 如何确保原子性 3. Read-Through/Write-Through 3.1 Read-Through 3.2 Write-Through 4. Write Behind 很多小伙伴在面试的时候，应该都遇到过类似的问题，如何确保缓存和数据库的一致性？ 如果你对这个问题有过研究，应该可以发现这个问题其实很好回答，如果第一次听到或者第一次遇到这个问题，估计会有点懵，今天我们来聊聊这个话题。 1. 问题分
在大型系统中，为了减少数据库压力通常会引入缓存机制，一旦引入缓存又很容易造成缓存和数据库数据不一致，导致用户看到的是旧数据。
在hazelcast的官方文档中，提到了其支持read-through，write-through与write-behind三种模式。查阅资料，最后在oracle的官文中找到了比较靠谱的解释。
在系统架构中，缓存可谓提供系统性能的最简单方法之一，稍微有点开发经验的同学必然会与缓存打过交道，最起码也实践过。
上篇《架构师之路-https底层原理》里我提到了上面的整体视图，文章也介绍了想要真正能在工作中及时正确解决问题的基本功：原理理解透彻。今天以redis集群解析为例介绍一个及时敏锐的发现问题的基本功：深入分析。
缓存使用模式分为两大类：Cache-Aside和Cache As SoR 专业名词：
Redis和MySQL都是常用的数据存储系统，它们各自有自己的优缺点。在实际应用中，我们可能需要将它们结合起来使用，比如将Redis作为缓存，MySQL作为持久化存储。
【编者按】飞速增长的数据需要大量存储，对这些数据的管理也不是一件容易的事。但相比于存储和管理，如何处理数据才是开发人员真正的挑战。对于TB级别数据的存储和处理通常会让开发人员陷入速度、可扩展性和开销的矛盾困境中。近日，Dmitriy Setrakyan在Dzone上撰文，为大家介绍了新一代数据库缓存系统Apache Ignite，由OneAPM工程师编译。 以下为译文 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度，因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率。Apache Ignite允许用户将常用的热数据
“计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决”，这是计算机领域一句名言。任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。互联网业务系统在应对大并发时候通常会选择引入缓存，当然可以Scale UP，但是响应成本上升，引入缓存是一种比较经济有效方法。在面对各种缓存更新与访问策略时候我们可能会眼花缭乱，不合适的缓存更新策略可能达不到预期效果。
面试redis和DB数据一致性问题，也是经常被问到的，只要你建立写了redis,如果面试官想问一些场景问题，都会扯到数据一致性问题，今天我们就解读一下这个问题,按照以下思路解读
作为系统设计学习的一部分，不久前在梳理面试中典型的系统设计问题，发现大部分都可谓有套路可寻。我把思路梳理了一下，简单整理到下面这张图表里面：
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上文提到的负载平衡有助于在数量不断增加的服务器上横向扩展，但缓存将使您能够更好地利用现有资源，并使其他无法实现的产品需求变得可行。缓存利用了引用的局部性原则：最近请求的数据可能会再次被请求。它们几乎应用于计算的每一层：硬件、操作系统、web浏览器、web应用程序等等。缓存就像短期内存：它的空间有限，但通常比原始数据源快，并且包含最近访问的项。
作者：clareguo，腾讯 CSIG 后台开发工程师 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库? 1 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库
今天，听同事介绍了Cuava-cache，这是个老牌缓存了，虽然近来被Caffine的出现遮盖了风头，但依然不能掩盖它往日的辉煌，至少在我们团队，还有很多项目在使用它，索性就以它为基础，对缓存做一次总结。
很多朋友，只知道缓存可以提高系统性能以及减少请求相应时间，但是，不太清楚缓存的本质思想是什么。
如今，Redis 已经成为互联网行业最流行的缓存解决方案之一。尽管（关系型）数据库系统 (SQL) 带来了许多出色的属性，例如 ACID，但为了保持这些属性，数据库的性能在“ 3 高” 条件环境下下往往显得捉襟见肘、苍白无力。
导语 | 到底是更新缓存还是删除缓存? 到底是先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？本文主要介绍了在不同场景下保证数据缓存一致性的相关策略。 引言 对于互联网业务来说，传统的直接访问
Redis的执行器非常薄，所以Redis只支持有限API，几乎没聚合查询能力，也不支持SQL。存储引擎也简单，直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
Redission，官网地址是： https://redisson.org/。中文文档地址是 https://github.com/redisson/redisson/wiki/目录。
上图展示了大部分用户使用Hudi的场景。通常用Flink或者Spark或者Hudi内置工具DeltaStreamer读取数据源，写入原始表。这些表可以被不同的查询引擎读取，做常规的数据湖分析，或者做批处理。同时用Hudi提供的库可以搭建增量ETL管道，写入衍生表中。Hudi促进形成了一套生态系统，包含众多管理数据的功能，可以有效地分离高度优化的数据层和其上面搭建的查询层。
Azure 机器学习是集成式的端到端数据科学和高级分析解决方案。 它可让数据科学家以云的规模准备数据、开发试验和部署模型。 Azure 机器学习的主要组件包括：
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
缓存（Cache）是一种存储技术，可以存储数据，以便快速获取数据。缓存最重要的是两个特性：存储、快速获取。缓存的本质：「用空间换时间」，用快速存储的介质保存数据，以提升数据访问的速度。
1, WindowsServerAppFabricSetup_x64_6.1.exe, 2010/12/3 发布的, 不推荐使用,Win10安装后IIS启动失败,
延迟双删（Delay Double Delete）是一种在数据更新或删除时为了保证数据一致性而采取的策略。这种策略通常用于解决数据在缓存和数据库中不一致的问题。 具体来说，在某些场景下，我们需要先更新或删除数据库中的数据，然后再更新或删除缓存中的数据，以保证数据的一致性。。
We selected 188 primary lung adenocarcinomas, each containing a minimum of 70% tumour cells as determined by study pathologists.
四层负载均衡：首先DNS解析到LVS/F5，然后LVS/F5转发给Nginx，再由Nginx转发给后端Real Server
之前一直感觉缓存是高上大的东西，没有心思去研究。做了之后发现，简单的使用还是很容易的。这里记录ehcache在jfinal中的简单使用。 1.ehcahe简介 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。 看到官网上已经3.0了。 2.作用 我把它当做一个可以存储数据和读取数据的存在。缓存其实就一个key-value的数据存储工具。目前我使用过两个方面。 一是缓存数据库的数据。 都说连接数据库的开销很大，所以对数据变化较小的
最近有个好朋友换工作了，面了腾讯后端，跟他要了份面试真题，大家一起来探讨一下，哈哈~
互联网应用的主要挑战就是在高并发情况下，大量的用户请求到达应用系统服务器，造成巨大的计算压力。互联网应用的核心解决思路就是采用分布式架构，提供更多的服务器，从而提供更多的计算的资源，应对高并发带来的计算压力以及资源的消耗。
是介于数据访问者和数据源之间的高速存储，当数据需要多次读取的时候用于加快读取速度。
在第一篇介绍Hazelcast的文章已经提到，Hazelcast为Java中绝大部分数据结构提供了分布式实现。我们常用的Map、List、Queue等数据结构可以用Hazelcast的实现类在多个集群节点之间共享数据。本篇将介绍Map的分布式实现方式和使用方法，后续的博文再简要说明Set、Queue、List、Ringbuffer、Topic、Lock等数据结构的配置和使用方法。如果你对Hazelcast的基础知识还不太了解，建议先阅读本人前面关于Hazelcast介绍的三篇博文——Hazelcast介绍、Hazelcast基本配置、Hazelcast集群功能详解。
Ehcache 是现在最流行的纯 Java 开源缓存框架，配置简单、结构清晰、功能强大，最初知道它，是从 Hibernate 的缓存开始的。网上中文的 EhCache 材料以简单介绍和配置方法居多，如果你有这方面的问题，请自行 google；对于 API，官网上介绍已经非常清楚，请参见官网；但是很少见到特性说明和对实现原理的分析，因此在这篇文章里面，我会详细介绍和分析 EhCache 的特性，加上一些自己的理解和思考，希望对缓存感兴趣的朋友有所收获。
缓存是介于数据访问者和数据源之间的一种高速存储，当数据需要多次读取时，用于加快读取的速度。
那么，接下来，上面提到的这些，都会一一给大家解答，带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力！
数据访问具有局部性，符合二八定律：80% 的数据访问集中在 20% 的数据上，这部分数据也被称为热点数据。
在大型微服务架构中，服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库，Gorilla。Facebook 团队发现：
而对于微服务来说，熔断就是我们常说的“保险丝”，意为当服务出现某些状况时，切断服务，从而防止应用程序不断地尝试执行可能会失败的操作造成系统的“雪崩”；或者大量的超时等待导致系统卡死等情况，很多地方也将其成为“过载保护”。
单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，利用setnx实现锁。
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