缓存接入实践：多级缓存与分布式部署策略

"第六讲-缓存接入之多级缓存实现及分布式部署落地实践.pdf" 在本课程中，我们探讨了提高系统性能的关键技术——缓存接入与分布式部署。主要涵盖了以下三个核心知识点： 1. **项目分离部署**：传统的单体部署方式是将项目与数据库部署在同一台高性能服务器上，但这种方式可能导致资源争用，限制了系统的性能。通过项目与数据库的分离部署，可以确保服务和数据库各自独占服务器的CPU和内存资源，从而避免资源竞争，提升系统性能。进行压力测试后，发现性能有显著提升。 2. **分布式部署**：随着业务的发展，单机部署难以满足需求，分布式部署成为解决方案。分布式部署通常采用服务集群模式，利用负载均衡服务器（如OpenResty）分发请求，以实现更高的可用性和可扩展性。这种方式允许在需要时动态增加或减少节点，以适应流量的变化，但同时也带来了资源利用率低和管理复杂度增加的问题。 3. **多级缓存实现**：在大型系统中，缓存是性能优化的关键。分布式缓存分为堆内缓存和分布式缓存。堆内缓存如Guava Cache，它将数据存储在应用服务器的JVM内存中，提供快速访问，适用于处理小量高访问频率的数据。分布式缓存如Redis，数据存储在独立的缓存服务器上，可支持多个应用服务器共享，适用于大量数据和高并发场景。在实际应用中，通常会结合使用多级缓存策略，如先尝试从JVM堆缓存读取，若未命中再查询分布式缓存，最后才回退到数据库，以进一步提高响应速度。 在实际的秒杀项目实战中，`TbSeckillGoods.findOneByCache`方法展示了如何在Java中使用Guava Cache来实现堆内缓存。当根据商品ID获取商品详情时，首先检查Guava Cache中是否存在数据，如果存在则直接返回，否则再进行后续的分布式缓存查询和数据库操作。 本课程旨在帮助学习者理解如何通过项目分离、分布式部署和多级缓存的实践策略来优化系统的性能和可扩展性，以应对高并发和大规模数据的挑战。同时，也强调了在设计架构时要考虑资源的有效利用和系统复杂性的平衡。