刚好笔记上记了
在一些高并发的场景中,使用 *** 可以减少对后端系统的负载,承担可大部分读的压力,可以大大提高系统的吞吐量,比如通常在数据库存储之前增加 *** 缓存 单个节点 *** 不能满足要求,就需要搭建分布式 Cache ;为了解决单个节点失效引起的抖动,分布式 *** 一般采用一致性 hash 的解决方案 对于可用性要求比较高的场景,每个节点都是需要有备份的。数据在 *** 和存储上都存有同一份备份,必然有一致性的问题,一致性比较强的,在更新数据库的同时,更新数据库 *** 。对于一致性要求不高的,可以去设置缓存失效时间的策略。

用在高速的写操作的场景中,平台中有些数据需要写入数据库,并且数据是分库分表的,但对数据的可靠性不是那么高,为了减少对数据库的写压力,可以采取批量写操作的方式。开辟一个内存区域,当数据到达区域的一定阀值时如80%时 批量flush。