在高并发场景下设计分布式缓存，需要兼顾性能、数据一致性、高可用性和扩展性等方面。以下是一些建议和关键设计原则：
选择高性能缓存系统：选择如 Redis、Memcached 等成熟、高效、支持分布式部署的缓存服务。它们通常具有低延迟、高吞吐量的特点，适合处理高并发访问。
分布式节点：根据预期的访问量和数据规模，预先规划合适的节点数量，并确保各节点间网络延迟较低。可以采用主从复制、集群模式，甚至跨地域部署以提高容灾能力。
数据分区：使用一致性哈希、虚拟槽位、轮询或其他分布式哈希算法进行数据分区，确保数据均匀分布到各个节点上，减少热点数据问题，并确保在节点增减时对现有数据分布影响较小。
冗余备份：采用主从复制或多副本机制，确保在单个节点故障时，数据可以从备份节点快速恢复服务。
故障转移与自动恢复：配置健康检查和故障转移策略，当检测到节点故障时，自动将流量切换至备用节点。同时，支持故障节点的自动恢复和数据同步。
数据持久化（可选）：对于重要且允许一定延时的数据，可配置缓存系统的持久化功能，如 Redis 的 AOF 或 RDB，以防数据丢失。
缓存策略：
LRU (Least Recently Used)：移除最近最少使用的数据。
LFU (Least Frequently Used)：移除访问频率最低的数据。
TTL (Time To Live)：设置数据的存活时间，过期自动删除。
选择或组合合适的缓存淘汰策略，以适应不同业务场景对缓存命中率和新鲜度的要求。
强一致性 vs. 最终一致性：根据业务对数据一致性的要求，权衡使用强一致性（如分布式事务）还是最终一致性（如异步更新、Read-Through/Write-Through/WRITE-BEHIND 等模式）。
缓存更新策略：
主动更新：在数据库更新后主动触发缓存更新。
被动失效：通过消息队列、数据库触发器等方式通知缓存失效特定键。
并发控制：
并发读写控制：使用锁（如分布式锁）或原子操作防止并发写导致的数据不一致。
缓存预热：在系统启动或大规模数据更新后，批量预加载热点数据到缓存，避免短时间内大量请求直接落库。
缓存雪崩预防：
设置合理的过期时间分布：避免大量缓存同时失效。
降级与熔断：在缓存服务不可用时，快速切换到降级策略（如返回默认值或静态页），并熔断后续请求，防止压垮数据库。
缓存穿透预防：
空值缓存：即使查询结果为空，也将空结果缓存一段时间，防止相同无效请求反复查库。
布隆过滤器：前置使用布隆过滤器快速判断请求是否可能命中缓存，过滤掉大部分肯定未命中的请求。
缓存击穿预防：
热点数据互斥锁：对热点数据访问添加锁，同一时刻仅允许一个请求更新或加载缓存。
性能监控：实时监控缓存命中率、响应时间、内存使用情况、网络延迟等指标。
故障报警：设置阈值报警，当缓存服务异常、节点故障、性能下降等情况发生时，及时通知运维人员。
容量规划与动态扩容：根据业务发展和负载情况，提前规划容量，并支持在必要时动态添加或减少节点。
访问控制：对缓存服务进行身份验证和授权，防止未经授权的访问。
数据加密（可选）：敏感数据在缓存中存储时进行加密，增加数据安全性。
综上所述，设计高并发下的分布式缓存系统需要综合考虑性能优化、数据分布、高可用性、一致性保证、并发控制、故障防护、监控运维以及安全性等多个方面，确保在应对大规模并发请求时，既能有效减轻数据库压力，又能保证数据的正确性和服务的稳定性。
由于设计一个完整的高并发分布式缓存系统涉及多个层面和组件，且与具体选用的缓存服务（如Redis、Memcached）密切相关，这里仅提供一些关键操作的伪代码示例，以帮助您理解如何在实际代码中与缓存系统交互。实际开发时，请根据所选缓存服务的官方SDK和API进行详细实现。
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class DistributedCache {
private final JedisPool jedisPool;
private static final long DEFAULT_TTL_SEC = 60L;
public DistributedCache(String host, int port, int db) {
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
this.jedisPool = new JedisPool(poolConfig, host, port, 2000, null, db);
}
public Object get(String key) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
Map<String, Object> cacheData = jedis.hgetAll(key);
if (cacheData == null || isExpired(cacheData)) {
return null;
}
return cacheData.get("data");
}
}
public void set(String key, Object value, long ttlSec) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
Map<String, Object> cacheData = new HashMap<>();
cacheData.put("data", value);
cacheData.put("expires_at", System.currentTimeMillis() + TimeUnit.SECONDS.toMillis(ttlSec));
jedis.hmset(key, cacheData);
jedis.expire(key, (int) ttlSec);
}
}
public void delete(String key) {
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
jedis.del(key);
}
}
private boolean isExpired(Map<String, Object> cacheData) {
if (!cacheData.containsKey("expires_at")) {
return true;
}
Long expiresAt = (Long) cacheData.get("expires_at");
return System.currentTimeMillis() > expiresAt;
}
}
// 使用示例
DistributedCache cache = new DistributedCache("localhost", 6379, 0);
// 设置缓存数据，有效期1分钟
cache.set("user:123", "{\"name\":\"Alice\",\"age\":30}", DistributedCache.DEFAULT_TTL_SEC);
// 从缓存中获取数据，如果缓存未命中或已过期，则返回null
Object userData = cache.get("user:123");
if (userData != null) {
System.out.println("User data from cache: " + userData.toString());
} else {
System.out.println("User data not found in cache, fetching from database...");
// 在此处从数据库获取数据并处理...
}此代码使用Jedis作为Redis客户端，实现了与之前Python示例相似的功能，包括缓存数据的get、set和delete操作，以及简单的缓存过期检查。注意，这里使用了Redis的哈希（Hash）数据结构来存储缓存数据，以便于同时保存数据和过期时间戳。
实际开发中，您还需要考虑以下方面：
连接池管理：JedisPool已经提供了连接池功能，确保连接的复用和高效利用。
分布式锁（可选）：在实际操作中，可能需要使用分布式锁（如RedLock或Jedis的JedisLock）来实现更复杂的并发控制。
数据分区（可选）：如果使用了Redis Cluster或其他分布式部署，需要根据数据分区策略（如hashslot）选择正确的节点进行操作。
缓存更新策略：根据业务需求，实现缓存的主动更新、被动失效等策略。
缓存雪崩/穿透/击穿防护：实现相应的防护机制，如布隆过滤器、空值缓存、热点数据互斥锁等。
监控与报警：集成监控工具，收集缓存服务的各项指标，并设置阈值报警。
请根据实际项目需求和所选缓存服务的官方文档进行详细实现。
原文链接: https://www.yukx.com/xiaomengbao/article/details/2500.html 优科学习网高并发下的分布式缓存应该如何设计
