06-缓存与分布式系统 · 知识库

C(Consistency): 所有节点看到的数据一致性
A(Availability): 每次请求都能及时得到回应
P(Partiton Tolerance): 网络可能断联、分区，但系统不能崩溃

MD 更新：未知

分布式系统中的权衡问题（CAP)

flowchart TD
A[应用服务器] --写--> B[Redis]
B --写-->A
C[数据库] --读--> A

根据 Key 从缓存中读取；如果缓存中没有，则根据 Key 在数据库中查找；读取到 value 后，更新缓存

根据 Key 值写数据库；根据 Key 更新缓存

切片方式	特点
客户端切片	在客户端通过 key 的 hash 值对应到不同的服务器
中间件切片	在应用软件和 Redis 中间，如Codis 等，有中间件实现路由分配
客户端服务端协作分片	Redis Cluster 模式，客户端可采用一致性哈希，服务端提供节点的重定向到 slot 上，不同的 slot 对应不同的服务器

分片方案	分片方式	说明
范围分片	按数据范围来做分片	例：按用户编号分片
哈希分片	通过对 key 进行 hash 运算分片	可以把数据分配到不同实例，类似于取余操作，余数相同一个实例
一致性哈希分片	哈希分片的改进	可以有效解决重新分配节点带来的无法命中问题

传统数据库中快照是思想。指定时间间隔将数据进行快照存储

传统数据库中日志的思想，把每条改变数据的命令追加到 AOF 文件末尾。