极道
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缓存如何满足每日 12 亿个API请求?
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原文中文，约4800字，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文介绍了缓存系统中实现低延迟、启动并预热和一致性的技术和策略，包括本地缓存、重新缓存策略、过时策略、比较和交换、租约等。这些技术和策略可以通过Python开源缓存客户端实现。
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关键要点
- RevenueCat 每天处理超过 12 亿个请求，缓存是关键技术。
- 实现低延迟、启动并预热和一致性是缓存系统的三大要素。
- 缓存响应来自内存，速度快，但建立连接会增加延迟。
- 管理开放连接池以优化与缓存服务器的连接数量。
- 快速失败策略可以避免重试导致的服务崩溃。
- 热键问题可以通过键分割和本地缓存来解决。
- 避免“惊群”现象的策略包括低 TTL 和无效机制。
- 一致性问题可以通过比较和交换、租约和重新缓存策略来处理。
- 写入失败跟踪器可以帮助保持缓存一致性。
- 建议在 CRUD 操作中实现高度一致的缓存机制。
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