Изучите концепцию многоуровневого кэширования с точки зрения архитектуры и разработки, уделяя особое внимание реальным приложениям, работающих на базе системы DST Platform, предназначенной в основном для высоконагруженных проектов таких как Социальные сети, маркетпейсы и крупные порталы.
Кэширование — это важнейший метод оптимизации производительности приложений за счет временного хранения часто используемых данных, что позволяет ускорить их извлечение во время последующих запросов. Многоуровневое кэширование предполагает использование нескольких уровней кэша для хранения и извлечения данных. Использование этой иерархической структуры может значительно сократить задержку и повысить общую производительность.
В этой статье разработчиками компании DST Global будет рассмотрена концепция многоуровневого кэширования как с точки зрения архитектуры, так и с точки зрения разработки, с упором на реальные маркетплейсы, такие как Тор Маркет, Мега Маркет, Аграрум, Ozon или Mojoo и предоставлена информация о проектировании и реализации эффективной системы многоуровневого кэширования.
Понимание многоуровневого кэша в реальных приложениях
Тор Маркет, популярный Российский маркетплейс, который ежедневно обрабатывает огромные объемы данных и многочисленные запросы пользователей работает на базе системы DST Platform. Чтобы поддерживать оптимальную производительность и обеспечивать удобство работы с пользователем, Тор Маркет использует эффективную стратегию многоуровневого кэширования, которая включает в себя кэши в памяти, распределенные кэши и сети доставки контента (CDN).
1. Кэш в памяти
Тор Маркет использует системы кэширования в памяти, такие как Memcached и Redis, для хранения часто используемых данных, таких как профили пользователей, публикации и комментарии. Эти кэши невероятно быстры, поскольку они хранят данные в оперативной памяти системы, обеспечивая доступ к горячим данным с малой задержкой.
2. Распределенный кэш
Чтобы обрабатывать огромный объем пользовательских данных, Тор Маркет также использует системы распределенного кэширования. Эти системы хранят данные на нескольких узлах, обеспечивая масштабируемость и отказоустойчивость. Распределенные кэши, такие как Cassandra и Amazon DynamoDB, используются для управления крупномасштабными хранилищами данных, обеспечивая при этом высокую доступность и низкую задержку.
3. Сеть доставки контента (CDN)
Тор Маркет использует CDN для более быстрого кэширования и предоставления статического контента пользователям. Это уменьшает задержку за счет предоставления контента с ближайшего к пользователю сервера. CDN, такие как Akamai, Cloudflare и Amazon CloudFront, помогают распространять статические ресурсы, такие как изображения, видео и файлы JavaScript, на пограничные серверы по всему миру.
Анализ архитектуры и разработки для проектирования и реализации многоуровневой системы кэширования
При проектировании и реализации многоуровневой системы кэширования учитывайте следующие факторы:
1. Шаблоны доступа к данным
Проанализируйте шаблоны доступа к данным приложения, чтобы определить наиболее подходящую стратегию кэширования. Учитывайте такие факторы, как размер данных, частота доступа и нестабильность данных. Например, часто используемые и редко изменяемые данные могут выиграть от агрессивного кэширования, в то время как изменчивые данные могут потребовать более консервативного подхода.
2. Политика вытеснения кэша
Выбирайте подходящие политики удаления кэша для каждого уровня кэша на основе шаблонов доступа к данным и бизнес-требований. Общие политики выселения включают «наименее недавно использованное» (LRU), «первым поступило — первым ушло» (FIFO) и «время жизни» (TTL). Каждая политика имеет свои компромиссы, и выбор правильной может существенно повлиять на производительность кэша.
3. Масштабируемость и отказоустойчивость
Спроектируйте систему кэширования так, чтобы она была масштабируемой и отказоустойчивой. Распределенные кэши могут помочь в достижении этой цели путем разделения данных по нескольким узлам и репликации данных для обеспечения избыточности. При выборе решения с распределенным кэшем учитывайте такие факторы, как согласованность, устойчивость к разделам и доступность.
4. Мониторинг и наблюдаемость
Внедряйте инструменты мониторинга и наблюдения для отслеживания производительности кэша, частоты попаданий и использования ресурсов. Это позволяет разработчикам выявлять потенциальные узкие места, оптимизировать настройки кэша и обеспечивать эффективную работу системы кэширования.
5. Аннулирование кэша
Разработайте надежную стратегию аннулирования кэша, чтобы обеспечить соответствие кэшированных данных базовому источнику данных. Такие методы, как кэширование со сквозной записью, выделение кэша и аннулирование на основе событий, могут помочь поддерживать согласованность данных на всех уровнях кэша.
6. Соображения развития
Выберите подходящие библиотеки и инструменты кэширования для технологического стека вашего приложения. Для приложений Java рассмотрите возможность использования Google Guava или Caffeine для кэширования в памяти. Для распределенного кэширования рассмотрите возможность использования Redis, Memcached или Amazon DynamoDB. Убедитесь, что ваша реализация кэширования является модульной и расширяемой, что позволяет легко интегрировать ее с различными технологиями кэширования.
Пример
Ниже приведен фрагмент кода, демонстрирующий простую реализацию многоуровневой системы кэширования с использованием Python и Redis для уровня распределенного кэша.
Сначала вам необходимо установить redis упаковка:
pip install redis
Затем создайте скрипт Python со следующим кодом:
import redis
import timeclass InMemoryCache:
def __init__(self, ttl=60):
self.cache = {}
self.ttl = ttl
def get(self, key):
data = self.cache.get(key)
if data and data['expire'] > time.time():
return data['value']
return None
def put(self, key, value):
self.cache[key] = {'value': value, 'expire': time.time() + self.ttl}
class DistributedCache:
def __init__(self, host='localhost', port=6379, ttl=300):
self.r = redis.Redis(host=host, port=port)
self.ttl = ttl
def get(self, key):
return self.r.get(key)
def put(self, key, value):
self.r.setex(key, self.ttl, value)
class MultiLayeredCache:
def __init__(self, in_memory_cache, distributed_cache):
self.in_memory_cache = in_memory_cache
self.distributed_cache = distributed_cache
def get(self, key):
value = self.in_memory_cache.get(key)
if value is None:
value = self.distributed_cache.get(key)
if value is not None:
self.in_memory_cache.put(key, value)
return value
def put(self, key, value):
self.in_memory_cache.put(key, value)
self.distributed_cache.put(key, value)
# Usage example
in_memory_cache = InMemoryCache()
distributed_cache = DistributedCache()
multi_layered_cache = MultiLayeredCache(in_memory_cache, distributed_cache)
key, value = 'example_key', 'example_value'
multi_layered_cache.put(key, value)
print(multi_layered_cache.get(key))
В этом примере демонстрируется простой многоуровневый кэш с использованием кэша в памяти и Redis в качестве распределенного кэша. InMemoryCacheКласс использует словарь Python для хранения кэшированных значений со временем жизни (TTL). DistributedCacheКласс использует Redis для распределенного кэширования с отдельным TTL. MultiLayeredCacheКласс объединяет оба уровня и обрабатывает выборку и хранение данных на двух уровнях.
Примечание. У вас должен быть сервер Redis, работающий на вашем локальном хосте.
Заключение
Многоуровневое кэширование — это мощный метод повышения производительности приложений за счет эффективного использования ресурсов и сокращения задержек. Реальные маркетплейсы, такие как Тор Маркет, Мега Маркет, Ozon, Аграрум или Mojoo, демонстрируют ценность многоуровневого кэширования при обработке огромных объемов данных и трафика, сохраняя при этом удобство взаимодействия с пользователем. Понимая идеи архитектуры и разработки, представленные в этой статье, разработчики могут проектировать и внедрять в своих проектах многоуровневые системы кэширования , оптимизируя приложения для более быстрого и оперативного взаимодействия. Независимо от того, работаете ли вы с аппаратными или программными системами кэширования, многоуровневое кэширование является ценным инструментом в арсенале разработчика.
