ByteByteGo Newsletter
·
使用缓存技术在RevenueCat实现每日12亿次API请求的扩展
💡
原文英文，约3200词，阅读约需12分钟。
📝
内容提要
RevenueCat使用Memcached构建了可靠且可扩展的缓存解决方案，每天处理超过12亿个API请求。他们通过使用预先建立的连接和快速失败的方法实现了低延迟。为了保持缓存服务器的热度，他们使用了镜像和gutter池。他们通过键分割和本地缓存来处理热键。他们还实施了协调的缓存服务器迁移系统和维护数据一致性的策略。
🎯
关键要点
- RevenueCat使用Memcached构建可靠且可扩展的缓存解决方案，每天处理超过12亿个API请求。
- 为了实现低延迟，RevenueCat采用了预先建立的连接和快速失败的方法。
- 保持缓存服务器的热度是关键，RevenueCat使用镜像和gutter池来处理缓存服务器的可用性。
- 通过键分割和本地缓存，RevenueCat有效处理热键问题。
- 实施协调的缓存服务器迁移系统以维护数据一致性。
- 缓存的三个主要目标是低延迟、保持缓存服务器热度和维护数据一致性。
- 低延迟通过预建立连接和快速失败策略实现，避免了TCP握手的开销。
- 使用镜像池和gutter池来应对缓存服务器故障，确保高可用性。
- 通过创建专用缓存池来保持高价值数据的缓存命中率和准确性。
- 热键通过键分割和本地缓存策略进行处理，以减少对单个缓存服务器的负载。
- 避免“雷鸣般的潮流”现象，通过使用过期策略和租赁策略来管理缓存失效。
- 跟踪缓存写入失败以维护一致性，确保下一次读取获取最新数据。
- 在CRUD操作中实施一致的缓存更新策略，使用TTL减少策略保持缓存和数据库的一致性。
➡️
