摘要：但实际情况是缓存是大型网站的标配。以上分析告诉我们缓存架构要满足冷热分离的特征不满足，因为冷数据可能挤走热数据。另外，众所周知，缓存架构还要满足读写分离的特征也不满足，因为写操作会争抢读操作的资源。这种风格需要缓存系统的支持。
问题背景
略谈服务端缓存设计 一文说到缓存不是必须的，因为数据库本身就利用了内存。但实际情况是缓存是大型网站的标配。
虽然经验显示RDBMS最快时只需0~1ms就能响应，不逊于专门的缓存，但是当压力增大时，性能的下降也是飞快的。随着业务的逐渐复杂、开发团队的逐渐扩大，难以全面优化所有的SQL，数据库内存的命中率难免下降。
数据库的连接数是有限的、磁盘的并发能力也很差，因此当访问量增大或数据库内存命中率下降，平均响应速度会陡然下降；更糟的是，某些查询导致大量的冷数据换入并占用数据库内存(例如全表扫描)，真正最需要的热数据暂时被挡在内存外，等到1~100ms(或更久)之后才能重新被读入数据库内存，到这种时候，压力可能爆棚了。
MySQL的buffer pool hit rate指标统计了命中率。
MySQL有类似于分代LRU的机制，按这个链接调优能有所缓解。
以上分析告诉我们：缓存架构要满足冷热分离的特征——RDBMS不满足，因为冷数据可能挤走热数据。
另外，众所周知，缓存架构还要满足读写分离的特征——RDBMS也不满足，因为写操作会争抢读操作的资源。
鉴于这些局限性，RDBMS终归还是顶不住，缓存成为大型网站的标配就是顺理成章的了。
方案选择略谈服务端缓存设计 一文还比较了本地缓存和分布式缓存，首推分布式缓存。那么就要选择一款缓存系统。而且强烈建议预先考虑水平扩展，如果先用了单机方案，之后很难不关机就在线迁移到基于sharding的集群方案。
缓存系统的选择，我随手列一些典型方案(没有每个都用过)，分成三系：
Memcached系：Twemproxy(手动rebalance)，Couchbase
Redis系：Twemproxy(手动rebalance)，Codis，官方的Redis Cluster
Java系：Apache Ignite(支持多种语言，兼容Memcached API)，基础性能低于前两系，但支持SQL查询、事务和丰富的数据结构，还能远程执行代码、推送事件通知、对接本地缓存/数据库/HDFS等。同类产品有Hazelcast、Gemfire。
应用代码怎么写？通常是：读操作先get缓存，若没有，查数据库，并且set缓存；写操作直达数据库，并且delete缓存。这种风格称为直写式缓存。
为避免重复代码，可以利用AOP：Java可用Spring Cache，另外Hibernate可自动管理缓存；支持高阶函数的语言自带AOP，把数据操作变成闭包，外层包一个处理缓存的函数。
还有一种风格称为写回式缓存，读写操作都走缓存，由缓存来负责与数据库同步。这种风格需要缓存系统的支持。
结语以上对问题背景和方案选择都做了分析，尤其触及一些知识盲点，然而这只是理论。
是的！鉴于实际环境的复杂性(即使是本篇文章也无法反映真实情况)，最推荐的做法仍然是实测！根据真实的应用场景来设计你的缓存架构！(并不是只能线上实测，可以在测试环境尽量模拟。)
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摘要：降级往往会指定不同的级别，面临不同的异常等级执行不同的处理。谈谈你对和的认识两者关系具体可以看公众号阿里巴巴中间件的这篇文章独家解读从微服务框架到微服务生态与并不是竞争关系，作为成熟的框架，其易用性扩展性和健壮性已得到业界的认可。 该文已加入笔主的开源项目——JavaGuide（一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识的文档类项目),地址:https://github.com/...
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