海量数据库(详解缓存处理方法)

本文详细介绍了缓存在处理大数据中的作用,重点讨论了Memcache作为缓存框架的工作原理、使用流程以及其高性能的原因。通过Memcache,可以减少数据库的压力,提升网站访问速度。文中还分享了个人对大数据处理的理解,包括服务器分布式管理、数据库优化和客户端缓存策略等。

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缓存处理大数据

缓存就是将从数据库中获取的结果暂时保存起来在下次使用的时候无需重新到数据库中获取,从而降低数据库的压力。
缓存的使用方式可以分为通过程序直接将数据库数据保存到内存中和使用缓存框架两种方式
它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效( 数据修改时不失效)的失效机制,实时性要求也不能太高,因为这样缓存中的数据和真实数据可能会不一致。而memcache就是提供缓存的一种缓存框架,可适用多台服务器,也可单服务器

Memcache介绍

MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高了网站访问的速度。 MemCaChe是一个存储键值对的HashMap,在内存中对任意的数据(比如字符串、对象等)所使用的key-value存储,数据可以来自数据库调用、API调用,或者页面渲染的结果。

大概框架如下图:
Memcache框架模型

同时基于这张图,理一下MemCache一次写缓存的流程:
1、应用程序输入需要写缓存的数据
2、API将Key输入路由算法模块,路由算法根据Key和MemCache集群服务器列表得到一台服务器编号

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