大流量时代，如何规划系统流量提升可靠性
💡
原文中文，约4600字，阅读约需11分钟。
📝
内容提要
本文介绍了缓存系统的优化策略，包括多级分流、传输通道优化、CDN、负载均衡和服务端缓存。针对更新计数器和分布式能力问题，提出了TinyLFU和W-Tinfy-LFU策略以及分布式缓存的选择。同时，介绍了缓存风险，包括缓存穿透和缓存击穿，并提出了解决方案。最后，提出了缓存对开发者不透明的问题，并提供了一种解决方案。
🎯
关键要点
- 本文介绍了缓存系统的优化策略，包括多级分流、传输通道优化、CDN、负载均衡和服务端缓存。
- 客户端缓存分为强制缓存和协商缓存，强制缓存使用Expires和Cache-Control，协商缓存使用Last-Modified和ETag。
- 传输通道优化包括连接数优化、传输压缩和使用UDP加快网络传输，HTTP/2.0和QUIC是关键技术。
- 内容分发网络CDN解决了跨地域的时延问题，分为路由解析和内容分发两种方式。
- 负载均衡分为四层负载均衡和七层负载均衡，采用不同策略如轮询、权重轮询和一致性哈希等。
- 服务端缓存的引入可以减缓CPU和IO压力，缓存的选择需要考虑吞吐量、命中率和淘汰策略。
- TinyLFU和W-Tinfy-LFU是新提出的缓存淘汰策略，解决了传统策略的缺点。
- 分布式缓存的选择包括JbossCache、Memcached和Redis，Redis是首选。
- 缓存风险包括缓存穿透和缓存击穿，解决方案包括支持空值缓存、引入布隆过滤器和使用锁、队列等同步机制。
➡️
