億級流量電商詳情頁系統的大型高併發與高可用緩存架構

一、億級流量電商網站的商品詳情頁系統架構

面臨難題：對於天天上億流量，擁有上億頁面的大型電商網站來講，可以支撐高併發訪問，同時可以秒級讓最新模板生效的商品詳情頁系統的架構是如何設計的？

解決方案：異步多級緩存架構+nginx本地化緩存+動態模板渲染的架構

二、redis企業級集羣架構

面臨難題：如何讓redis集羣支撐幾十萬QPS高併發+99.99%高可用+TB級海量數據+企業級數據備份與恢復？

解決方案：redis的企業級備份恢復方案+複製架構+讀寫分離+哨兵架構+redis cluster集羣部署

三、多級緩存架構設計

面臨難題：如何將緩存架構設計的可以支撐高性能以及高併發到極致？同時還要給緩存架構最後的一個安全保護層？

解決方案：nginx抗熱點數據+redis抗大規模離線請求+ehcache抗redis崩潰的三級緩存架構

四、數據庫+緩存雙寫一致性解決方案

面臨難題：高併發場景下，如何解決數據庫與緩存雙寫的時候數據不一致的狀況？

解決方案：異步隊列串行化的數據庫+緩存雙寫一致性解決方案

五、緩存維度化拆分解決方案

面臨難題：如何解決大value緩存的全量更新效率低下問題？

解決方案：商品緩存數據的維度化拆分解決方案

六、緩存命中率提高解決方案

面臨難題：如何將緩存命中率提高到極致？

解決方案：雙層nginx部署架構+lua腳本實現一致性hash流量分發策略

七、緩存併發重建衝突解決方案

面臨難題：如何解決高併發場景下，緩存重建時的分佈式併發重建的衝突問題？

解決方案：基於zookeeper分佈式鎖的緩存併發重建衝突解決方案

八、緩存預熱解決方案

面臨難題：如何解決高併發場景下，緩存冷啓動致使MySQL負載太高，甚至瞬間被打死的問題？

解決方案：基於storm實時統計熱數據的分佈式快速緩存預熱解決方案

九、熱點緩存自動降級方案

面臨難題：如何解決熱點緩存致使單機器負載瞬間超高？

解決方案：基於storm的實時熱點發現+毫秒級的實時熱點緩存負載均衡降級

十、高可用分佈式系統架構設計

面臨難題：如何解決分佈式系統中的服務高可用問題？避免多層服務依賴由於少許故障致使系統崩潰？

解決方案：基於hystrix的高可用緩存服務，資源隔離+限流+降級+熔斷+超時控制

十一、複雜的高可用分佈式系統架構設計

面臨難題：如何針對複雜的分佈式系統將其中的服務設計爲高可用架構？

解決方案：基於hystrix的容錯+多級降級+手動降級+生產環境參數優化經驗+可視化運維與監控

十二、緩存雪崩解決方案

面臨難題：如何解決恐怖的緩存雪崩問題？避免給公司帶來巨大的經濟損失？

解決方案：全網獨家的事前+事中+過後三層次完美緩存雪崩解決方案

1三、緩存穿透解決方案

面臨難題：如何解決高併發場景下的緩存穿透問題？避免給MySQL帶來過大的壓力？

解決方案：緩存穿透解決方案

1四、緩存失效解決方案

面臨難題：如何解決高併發場景下的緩存失效問題？避免給redis集羣帶來過大的壓力？

解決方案：基於隨機過時時間的緩存失效解決方案