Program with head, not hand

转载自大型系统中缓存的使用一、前言在处理高并发请求时，缓存几乎是无往不利的利器。举个例子，在下图中有两个请求：请求1命中缓存，总耗时= 网络耗时t1 + 缓存数据获取t2，请求2总耗时 = 网络耗时 t1 + 缓存数据获取t3。t3-t2就是缓存带来的性能提升。实际业务场景中，查询一次DB需要耗时20ms，读取一次缓存耗时1ms，那么就节省了19ms。Java性能优化指南—缓存那些事从实际的场景出发，可以将缓存的使用分为两大类：使用更快的存储介质替代慢的，减少数据访问时间，比如内存替代磁盘缓

第一步 — 不要慌张，尽快恢复服务可用或者降级出现线上问题的时候，紧张在所难免，有一篇文章讲解新手与老手处理线上问题的差别：新手遇到问题后，都是忙于排查问题，“这个是怎么回事”，“怎么突然宕机了”，老手会首先想“是否有服务降级策略”，“怎么快速恢复服务”，“重启吧，90%的问题能够靠重启解决”，“是不是上游或者下游有异常”。在分布式系统横行的今天，大部分故障可分为一下几类：系统资源不够用（...