mysql+proxysql+replication-manager 搭建MySQL主从分离&高可用

最新推荐文章于 2025-04-13 15:08:55 发布

weixin_40318438

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分类专栏： mysql 文章标签： mysql

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【原创架构设计】多级缓存的应用、常见问题与解决方式

一名Java后端程序员，分享日常bug和一些好玩的东西！

09-15

1120

【原创架构设计】多级缓存的应用，问题与常见解决方式多级缓存是一种常见的性能优化手段，对于多级缓存一般意义上的理解具体主要其实指的就是`本地缓存`和`分布式缓存`。本地缓存一般采用Caffeine或者Guava Cache来进行实现，分布式缓存一般采用Redis来进行实现。

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一文带你实现多级缓存

最新发布

weixin_45642975的博客

04-13

981

手把手带你实现多级缓存

应用多级缓存模式支撑海量读服务

nchu2020的专栏

03-22

523

缓存技术是一个老生常谈的问题，但是它也是解决性能问题的利器，一把瑞士军刀；而且在各种面试过程中或多或少会被问及一些缓存相关的问题，如缓存算法、热点数据与更新缓存、更新缓存与原子性、缓存崩溃与快速恢复等各种与缓存相关的问题。而这些问题中有些问题又是与场景相关，因此如何合理应用缓存来解决问题也是一个选择题。本文所有内容是跟读服务缓存相关，不会涉及写服务数据的缓存。本文也不考虑内容型应用前置的CDN架构

一篇文章让你明白你多级缓存的分层架构

weixin_48673251的博客

10-20

588

前言在互联网高速发展的今天，缓存技术被广泛地应用。无论业内还是业外，只要是提到性能问题，大家都会脱口而出“用缓存解决”。这种说法带有片面性，甚至是一知半解，但是作为专业人士的我们，需要对缓存有更深、更广的了解。缓存技术存在于应用场景的方方面面。从浏览器请求，到反向代理服务器，从进程内缓存到分布式缓存。其中缓存策略，算法也是层出不穷，今天就带大家走进缓存。正文缓存对于每个开发者来说是相当熟悉了，为了提高程序的性能我们会去加缓存，但是在什么地方加缓存，如何加缓存呢？假设一个网站，需要提高

多级缓存组件的使用

zhangxiaomin1992的专栏

10-23

1025

多级缓存组件使用方式 1.pom引入maven地址 2.加入相应的注解 3.在runtimecfg加入资源文件内容如下： multiCache.properties cache_L1=REDIS #cache_L2=MEMCACHED memcached.xml xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> memcached>

浅谈缓存写法（二）：多级缓存、分布式缓存

weixin_34218890的博客

04-26

1295

缓存预热上次有同学问过，在第一次加载时缓存都为空，怎么进行预热。单机Web情况下一般使用RunTimeCache，这种情况下：可以在启动事件里面刷新 <pre style="margin:0px; padding:0px; white-space:pre-wrap; overflow-wrap:break-word; font-family:" Courie...

【多级缓存】多级缓存OpenResty，Canal，nginx本地缓存

weixin_62513677的博客

04-29

1897

第三方开源的canal-starter：地址:https://github.com/NormanGyllenhaal/canal-client。缓存预热:在实际开发中，我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据，在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。注意：这里的path是路径，并不包含IP和端口，这个请求会被nginx内部的server监听并处理，可以使用反向代理。Canal提供了各种语言的客户端，当Canal监听到binlog变化时，会通知Canal的客户端。

Java教程之多级缓存

CZ-001的博客

10-18

533

提到缓存，想必每一位软件工程师都不陌生，它是目前架构设计中提高性能最直接的方式。缓存技术存在于应用场景的方方面面。从网站提高性能的角度分析，缓存可以放在浏览器，可以放在反向代理服务器，还可以放在应用程序进程内，同时可以放在分布式缓存系统中。从用户请求数据到数据返回，数据经过了浏览器，CDN，Nginx代理缓存，应用服务器，以及数据库各个环节。每个环节都可以运用缓存技术。缓存的请求顺序是：用户请求 → HTTP 缓存 → CDN 缓存 → Nginx代理缓存 → 进程内缓存 → 分布式缓存。

【图解秒杀系列】秒杀技术点——多级缓存、分层过滤

weixin_43889578的博客

08-24

1176

但是，直接用HashMap做本地缓存有一个缺点，就是对于一些冷数据的删除是不方便的，如果不做删除的话该HashMap占用的空间会越来越大，因此我们还要自己维护数据的访问频率或者最近的访问时间，以便于冷数据的删除。分层过滤是秒杀系统中高效处理高并发请求的策略，分层过滤采用“漏斗”式设计，通过在不同层次上逐步过滤无效请求，确保只有有效请求能够到达系统后端，从而减轻系统压力，提高系统的处理能力和响应速度。一般而言，我们会把本地缓存的过期时间设置的短一点，而分布式缓存的过期时间设置的较长一点。

十一、多级缓存——多级缓存实战详解

流楚丶格念的博客

08-27

1517

多级缓存是在系统的不同层级进行数据缓存的一种策略，旨在提高数据访问效率。接入 Nginx将请求负载均衡到应用 Nginx。常见的负载均衡算法有轮询和一致性哈希。轮询可均衡负载，一致性哈希则能提升缓存命中率。应用 Nginx 本地缓存读取本地缓存（可以是 Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache 等）。如果命中，则直接返回缓存数据。这种缓存可以提升吞吐量，降低后端压力，特别是应对热点数据时非常有效。分布式缓存如果本地缓存未命中，则查询分布式缓存（如 Redis）。

架构：应用多级缓存模式支撑海量读服务。

孤芳不自赏

05-15

552

本文不涉及缓存数据结构优化、缓存空间利用率跟业务数据相关的细节问题，主要从架构和提升命中率等层面来探讨缓存方案；本文也不讨论写服务，而是聚焦读服务。这里将基于多级缓存模式来介绍应用缓存时需要注意的问题和一些解决方案，其中一些方案已经在业务中实施。多级缓存介绍所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如下图所示。 ...

3.多级缓存

sichenss的博客

04-30

3910

本篇基于B站黑马程序员虎翼老师的 Redis入门到实战教程，全面透析redis底层原理+redis分布式锁+企业解决方案+redis实战 , 便于复习所用

缓存之多级缓存

weixin_44432032的博客

09-23

1698

一、客户端缓存图片，css，js等静态资源文件缓存二、应用层的静态资源缓存 1、expires是指定具体某个时间点缓存到期，而Cache-Control则代表缓存的有效期是多长时间。设置expires设置过期时间，Cache-Control设置过期时长 2、nginx内容分发三、服务端的多级缓存 1、进程内缓存在一个应用中开辟一段内存空间，程序在运行中载入到这块内存中，通过本地内存的低延迟高吞吐来提高程序的访问速度 2、进程外缓存（redis） 3、分布式缓存 ...

多级缓存设计和实战应用

八戒的博客

05-24

744

文章导读生活场景星期四的上午，布布和一二在家里畅谈人生。突然觉得生活太乏味，一二提出要去吃一碗新鲜的麻辣烫。于是他们来到一家当地有名的麻辣烫店。刚进门，店里摆放了一个自助取餐具柜。当时排队人数较多，如果大家都从取餐柜中拿餐盘，每个人都需要开一次柜取一个。这样开柜门、关柜门都需要消耗不必要的时间。但是当我们把餐具摆到外边，大家随手可以获取。这样可以避免频繁的开关柜门，从而节省很多时间。过程描述如下：顾客从外放的餐具处拿餐具（缓存）

（多级缓存）缓存同步

QRLYLETITBE的博客

09-03

744

（多级缓存）缓存同步

亿级请求下多级缓存那些事

weixin_34248023的博客

01-03

536

什么是多级缓存所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示：图1 多级缓存方案整体流程如上图所示： 1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Ngin...

中间件系列 - Redis入门到实战(高级篇-多级缓存)

知行

12-27

2208

前言学习视频：黑马程序员Redis入门到实战教程，深度透析redis底层原理+redis分布式锁+企业解决方案+黑马点评实战项目中间件系列 - Redis入门到实战本内容仅用于个人学习笔记，如有侵扰，联系删除学习目标 JVM进程缓存 Lua语法入门实现多级缓存缓存同步策略 1 什么是多级缓存传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，如图：存在下面的问题：请求要经过Tomcat处理，Tomcat的性能成为整个系统的瓶

Redis13-多级缓存

m0_73902080的博客

08-12

1513

传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库，存在下面的问题：多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能：用作缓存的Nginx是业务Nginx，需要部署为集群，再有专门的Nginx用来做反向代理，Tomcat也要部署为集群模式：多级缓存的关键有两个：缓存在日常开发中启动至关重要的作用，由于是存储在内存中，数据的读取速度是非常快的，能大量减少对数据库的访问，减少数据库的压力缓存分为两类：分布式缓存，例如Redis：优点：存

3.每日一读—多级缓存

apple_56973763的博客

01-10

1441

1.为什么需要缓存？提升性能最直接的方法原始数据存放在MySQL数据库上，MYSQL将数据存放在硬盘上，防止数据丢失硬盘比内存设备在IO层面上慢了不止一个数量级在多数互联网应用都是读多写少的场景，使用读写分离。数据写入mysql然后同步到redis中让用户进行读写，这里的redis就是缓存了 2.分布式缓存讲解 2.1客户端浏览器将一些静态资源保存到本地（设置有过期时间），从而减少重复请求静态资源。响应头：Expires与Cache-Control的区别 Expires是指定具体某个时

多级缓存

03-14

### 多级缓存设计与实现多级缓存作为一种常见的性能优化手段，在实际应用中通常涉及本地缓存和分布式缓存的组合使用[^2]。其核心目标在于通过分层的方式降低对底层存储系统的依赖，从而提升响应速度并增强系统吞吐量。 #### 设计原则在多级缓存的设计过程中，需综合考虑以下几个方面： 1. **缓存层次划分**：根据数据访问频率、延迟敏感程度等因素合理分配各级缓存的角色。例如，HTTP 缓存和 CDN 缓存主要用于静态资源加速，而 Redis 则适合作为动态数据的分布式缓存[^5]。 2. **一致性保障**：由于存在多个级别的缓存实例，如何保持它们之间的同步成为一大挑战。可以通过消息队列（如 RocketMQ 或 Kafka）来通知其他节点更新状态，进而达到最终一致性效果[^1]。 3. **淘汰策略配置**：针对不同类型的数据设定合理的过期时间或者采用 LRU/LFU 等机制自动清理不常用项，以此维持内存空间的有效利用率[^3]。 #### 技术选型建议以 Java 开发为例，可以选用 Caffeine 库构建高效的本地缓存方案，同时搭配 Redis 完成跨机器间共享的大规模数据管理任务[^4]。下面给出一段简单的代码演示： ```java import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache; import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; public class MultiLevelCacheExample { private final Cache<String, String> localCache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .build(); public void put(String key, String value){ // 尝试先写入本地缓存 this.localCache.put(key,value); // 后续逻辑可扩展至远程持久化层... } } ``` 上述片段展示了基于 Caffeine 的基础封装方法，开发者能够轻松定义最大条目数以及写入超时参数等内容。 --- ### 多级缓存应用场景分析以下是几种典型的适用场景描述： 1. **高频读取低频修改的操作** 对于那些频繁被查询却很少发生变化的内容非常适合运用多级缓存技术加以保护。比如电商网站中的商品分类列表或是新闻门户首页推荐文章集合等均属于此类范畴。 2. **热点数据分析处理** 当某些特定时间段内的请求集中指向少数几个对象时，则可通过预先加载这些可能成为焦点的目标进入更靠近客户端一侧的小范围高速缓冲池里快速返回结果给用户端感知不到任何延迟现象发生. 3. **地理分布广泛的服务体系结构下** 如果应用程序部署在全球各地不同的数据中心位置上运行的话那么借助CDNs之类的工具就可以很好地缓解远距离传输带来的额外耗损问题同时也减少了源站服务器的压力负担. --- ### 多级缓存架构概述一个完整的多级缓存架构往往由以下几部分组成: - **前端代理层**: 如 NGINX 配合反向代理功能提供初步过滤筛选作用. - **边缘网络节点(CDN)**: 存储最常使用的公共资源文件副本以便更快送达终端消费者手中. - **中间件组件(MQ/ESB etc.)**: 协助完成异步事件传递职责用于维护整体健康状况良好运转无误. - **近程内存区域(Local In-Memory Store)**: 提供极致的速度体验但受限于硬件规格大小限制条件较多. - **后台数据库仓储设施(RDBMS,NoSQL Solutions)**: 承担长期保存重要记录使命确保不会因为意外丢失造成不可挽回损失. 综上所述可以看出良好的规划至关重要才能充分发挥各自优势特性最大化收益回报率水平. ---