润乾报表集群缓存同步功能介绍

本文介绍润乾报表在集群环境下如何通过配置实现缓存同步,以解决因缓存不共享导致的数据重复计算问题。重点讲解了reportconfig.xml文件中的关键配置项及其作用。

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目前服务器的集群,大多是使用session同步的方法解决的问题,即让集群中一台电脑的session在集群服务器发生相互之间跳转的时候,把session也同时复制到相应的电脑上。例如:在集群服务器中,第一次访问A机器,第二次跳转到B机器继续访问,服务器会自动把A机器产生的session的内容复制到B机器上,使得访问正常进行,从而实现服务器之间负载更加均衡。

但是润乾报表的缓存机制有所不同,润乾的缓存是基于硬盘的,会把缓存文件保存到电脑的硬盘上。但是这样在集群服务器上就造成了如下问题:当客户端第一次访问A机器时产生的报表保存在A机器的缓存目录下,第二次访问跳转到B机器时,B机器无法从A机器的本地硬盘上取得缓存的报表。为了解决这个问题,润乾采取了集群缓存同步的功能。

首先介绍一下集群缓存同步功能的概念。集群缓存同步是指:客户端在多次访问集群服务器的不同主机时,服务器之间可以进行报表缓存的同步,使得客户端能够返回正确的结果而不需要重新计算。

然后用户需要知道,润乾报表缓存相关的配置方法要在 reportconfig.xml 中设置, reportconfig.xml 的路径为:润乾web应用根目录下的WEB-INF/reportConfig.xml ,其中所有缓存相关的可配置属性如下:

<config>
<!– 配置缓存机器和缓存端口号–>
<name>clusterMember</name>
<value>A,192.168.0.59,8087;B,192.168.0.48,8087;</value>
</config>
<config>
<!– 配置是否共享缓存目录–>
<name>isCachedFileShared</name>
<value>yes</value>
</config>
<config>
<!– 配置缓存共享目录–>
<name>cachedReportDir</name>
<value>//192.168.0.59/cached</value>
</config>
<config>
<!– 配置缓存id的前缀,注意集群时不同机器用不同的前缀–>
<name>cachedIdPrefix</name>
<value>A</value>
</config>

 

在上面的可配置属性中,其中 clusterMember 属性指定了系统缓存前缀,所有集群的服务器结点,每个服务器结点与缓存服务器间的通讯接口。它的格式是:“缓存前缀,对应电脑的IP地址,访问电脑的端口号;…”,集群中有多少台电脑要用到集群缓存同步机制,那么就要在这里按照上面的格式,把这些电脑一一配置好。

第二个重要属性是 isCachedFileShared ,它的取值范围是 yes 或者 no ,它的作用是是否共享本地硬盘上的缓存目录和文件。设置为 yes 的时候缓存目录和文件被共享,可以在集群服务器中访问到电脑硬盘上的缓存,如果设置为 no ,那么缓存不能被共享,也就不能被集群中的其他电脑得到。必须注意的是,如果它的值为 yes ,那么必须设置 cachedReportDir 属性的值, cachedReportDir 的作用是 配置缓存共享目录,润乾报表的缓存将被保存到这个目录下,所以 cachedReportDir 的值需

为一个可读写的访问路径。

根据上面 reportconfig.xml 的例子和属性说明配置好这个配置文件后,集群缓存同步的配置就基本完成了,这个就可以在集群服务器中相互跳转的时候取到润乾报表的缓存文件了,也就成功解决了以前采用 session 复制的方法不能取到本地硬盘上缓存的问题。

引自:润乾报表知识库

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<think>嗯,用户想了解数据库中的缓存技术。首先,我需要回忆数据库缓存的基本概念,然后考虑不同的缓存技术和应用场景。用户可能想知道为什么缓存重要,以及常见的缓存方法有哪些。 首先,数据库缓存的作用是提升性能,减少对磁盘的访问,因为内存访问速度比磁盘快很多。常见的缓存技术包括查询缓存、缓冲池、分布式缓存等。需要分别解释这些技术的原理和适用情况。 然后,可能要考虑数据库本身的缓存机制,比如MySQL的查询缓存,虽然听说在8.0版本被移除了,但之前版本还是有用的。缓冲池比如InnoDB的Buffer Pool,用来缓存数据和索引。这部分需要详细说明工作原理,比如LRU算法。 另外,应用层缓存比如Redis、Memcached,这些是外部缓存,用于存储热点数据,减轻数据库压力。需要提到读写策略,比如Cache Aside、Read Through/Write Through等。 还要注意缓存一致性问题,如何保证缓存和数据库的数据同步,以及缓存雪崩、穿透、击穿等问题及解决方案。可能用户对这些高级问题也有兴趣。 用户可能的背景是什么?如果是开发人员或学生,可能需要更技术性的细节;如果是非技术背景,可能需要更概括的介绍。根据问题描述,用户可能有一定的技术基础,所以可以适当深入。 需要组织内容结构,先介绍缓存的作用,再分点讲解不同缓存技术,包括数据库内置缓存和外部缓存,最后讨论常见问题及解决方案。确保用中文表达清晰,使用例子帮助理解,比如用具体的数据库产品举例,如MySQL、Redis等。 检查是否有遗漏点,比如缓存预热、淘汰策略、分布式缓存的架构等。确保覆盖主要知识点,同时不过于冗长。使用合适的术语,但必要时进行解释,避免让读者感到困惑。 最后,总结缓存技术的优缺点,以及在系统设计中的重要性。可能需要提醒读者根据实际场景选择合适的缓存策略,权衡一致性与性能。</think>数据库中的缓存技术是提升数据访问性能的核心手段,其核心思想是通过**内存存储高频访问数据**,减少对磁盘的I/O操作。以下是关键要点分步解析: --- ### 一、缓存作用场景 1. **高频查询**:例如电商平台的商品详情页 2. **计算密集型结果**:如聚合统计报表 3. **会话状态存储**:用户登录状态保持 4. **缓解数据库压力**:应对秒杀等高并发场景 --- ### 二、主流缓存类型 #### 1. 数据库内置缓存 - **查询缓存(Query Cache)** - **原理**:缓存SELECT语句及其结果集(MySQL 8.0已废弃) - **失效机制**:表数据修改即失效 - **示例SQL**: ```sql SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache_type'; -- 查看启用状态 ``` - **缓冲池(Buffer Pool)** - **InnoDB引擎实现**:采用LRU算法管理内存页 - **组成结构**: ```mermaid graph LR A[Buffer Pool] --> B[数据页] A --> C[索引页] A --> D[插入缓冲] A --> E[锁信息] ``` - **监控命令**: ```sql SHOW ENGINE INNODB STATUS\G -- 查看缓冲池命中率 ``` #### 2. 应用层缓存 - **本地缓存** - 实现方式:HashMap/Guava Cache/Caffeine - 特点:无网络开销但难保证一致性 ```java // Caffeine示例 Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .build(); ``` - **分布式缓存** - **Redis**:单线程模型支持多种数据结构 - 特殊场景:GEO地理位置存储、HyperLogLog基数统计 - **Memcached**:多线程处理简单键值 - **对比维度**: | 特性 | Redis | Memcached | |-----------|---------------|-------------| | 数据类型 | 5种核心+扩展模块 | 仅字符串 | | 持久化 | RDB/AOF | 不支持 | | 集群模式 | Redis Cluster | 无原生支持 | --- ### 三、缓存策略深度解析 #### 1. 读写模式 - **Cache-Aside(旁路缓存)** ```python def get_data(key): data = cache.get(key) if not data: data = db.query(key) cache.set(key, data) return data ``` - **Write-Behind(异步回写)** - 风险点:可能丢失未持久化的数据 #### 2. 淘汰算法演进 - **传统LRU缺陷**:易受顺序扫描干扰 - **Redis改进**:采用近似LRU+淘汰池优化 - **现代算法**:TinyLFU+W-TinyLFU(Caffeine使用) --- ### 四、典型问题解决方案 #### 1. 缓存穿透 - **布隆过滤器预判**: ```java // Redisson实现 RBloomFilter<String> filter = redisson.getBloomFilter("products"); filter.tryInit(100000L, 0.03); ``` #### 2. 缓存雪崩 - **多级缓存架构**: ```mermaid graph TD A[客户端] --> B[浏览器本地缓存] B --> C[Nginx代理缓存] C --> D[Redis集群] D --> E[数据库] ``` #### 3. 热点Key处理 - **本地缓存+随机过期**: ```java // 设置随机抖动 int expireTime = 300 + new Random().nextInt(60); redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expireTime, TimeUnit.SECONDS); ``` --- ### 五、新型技术方向 1. **持久内存应用**:Intel Optane PMem实现缓存/存储融合 2. **AI预测缓存**:通过机器学习预加载热点数据 3. **RDMA网络**:RoCE协议降低分布式缓存延迟 实际系统设计中需根据**数据访问模式**、**一致性要求**和**成本预算**进行多维度权衡,例如金融交易系统常采用**强一致性缓存**,而内容推荐系统可能选择**最终一致性**方案。
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