如何节省数据库写操作资源(6)【写缓存】 架构设计系列

如何节省数据库写操作资源(6)【写缓存】

我们在上一篇文章里面详细讨论了缓存的架构方案,它可以减少数据库读操作的压力,却也存在着不足。比如写操作并发量大时,这个方案并不奏效,那该怎么办呢?我们先来看一个具体的业务场景。一、业务场景五有一个这样的场景:一场超低价预约大型线上活动,在某天9:00-9:15期间,用户可以前往预约详情页半价预约抢购一款热门商品。根据市场部门的策划方案,这次活动运营目标是几十万左右的预约量。面对如此之大的预约量,如何防止涌进来的请求压垮数据库?之前,公司给系统做个一次压测:并发量保持在8000左右时,系统响应速度最高
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数据量大读写缓慢如何优化(5)【读缓存】 架构设计系列

数据量大读写缓慢如何优化(5)【读缓存】

在前面的四篇文章中,我们从数据持久化层来聊了一些架构设计方案,来处理数据量大读写缓慢的问题。但是架构设计并不是只有这一方面的设计思路,本篇开始我们来从缓存层面来一起看看如何设计。一、业务场景四在一个电商系统中,存放了50000多条商品数据,每次用户浏览商品详情页时,需要先从数据库中读取数据,再进行数据拼装和计算,耗费的时间有时长达1秒。这就导致每次点击商品详情页时,页面打开速度慢,此时该如何减少数据库读操作的压力呢?在项目时间紧张,赶进度的时候,没更多的精力关注此类问题。但是当系统流量起来之后,这.
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