文章目錄

• 概述
• 擴容思路
• • 垂直擴展（縱向擴展）
  • 水平擴展（橫向擴展）
• 緩存思路
• • 緩存特征
  • 緩存命中率影響因素
  • 緩存分類和應用場景
  • • Guava Cache
    • Memcache
    • Redis

概述

這里只是講通用的思路，實際高并發的場景需要根據實際情況來決定方案。

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擴容思路

舉個例子： 一共有60塊磚， 1個工人。每次只能搬運10塊。每次搬運耗時10分鐘，這樣的話，1個工人搬運完60塊磚，就需要1個小時。

垂直擴展（縱向擴展）

提高系統部件能力。

用上面的例子來解釋下就是：目前有120塊磚要搬（相當于高并發場景），如果使用垂直擴展的話，提高運行效率，我們調整為將工人

• 每次搬磚20塊，每次搬運耗時10分鐘，1個小時處理完成。
• 或者每次10塊，每次搬運耗時5分鐘，1個小時處理完成。

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水平擴展（橫向擴展）

增加更多系統成員，就是我們通常說的集群

還是上面的例子，120塊磚要搬（相當于高并發場景） ，工人的效率保持不變，每次只能搬運10塊，每次搬運耗時10分鐘，一個小時依然是60塊磚。 使用水平擴展來模擬的話，那就增加一名工人，兩名工人，1個小時處理120塊磚。

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緩存思路

緩存特征

• 命中率： 命中數/(命中數+ 沒命中數)

• 最大元素（空間）： 當緩存超出設置的容量時，會觸發緩存清空策略。 因此設置合理的緩存空間，將有效的提高命中率

• 清空策略： FIFO（先進先出）、LFU（最少使用）、LRU（最近使用）、過期時間、隨機清理。

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緩存命中率影響因素

• 業務場景和業務需求
• 緩存的設計（粒度和策略）
• 緩存容量和基礎設施
• …

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緩存分類和應用場景

• 本地緩存：編程實現（成員變量、局部變量、靜態變量）、Guava Cache
• 分布式緩存： Redis、Memcache

Guava Cache

借鑒了ConcurrencyHashMap的設計思想

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Memcache

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Redis

Redis的系列文章，請參考我的Redis專欄 Redis手札

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的并发编程-24 高并发处理手段之扩容思路 + 缓存思路的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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