教你2种常用的电商高并发处理解决方案
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铅笔画不出的界限
2024-12-03 01:01:43
### 多级缓存
多级缓存策略能够有效减轻数据库压力，提升系统响应速度。在电商场景中，如CRMEB商城首页，我们可以通过存储商品分类信息至Redis缓存来减轻数据库负担。然而，面对高并发场景，单靠Redis缓存可能压力过大。因此，引入了nginx缓存作为一级缓存。用户首先访问nginx缓存，若不存在，则进一步访问Redis缓存。若Redis缓存也未找到所需数据，则最终从MySQL数据库获取信息。这样形成了Redis与nginx缓存的多级缓存结构，大大降低了Redis的压力。
### 多级缓存实现方式
实现多级缓存，可以使用OpenResty平台，它集成Lua语言，用于处理与Redis、MySQL的交互。通过Lua脚本，可实现对Nginx缓存、Redis缓存及MySQL数据的操作，确保数据一致性。
### Redis缓存同步MySQL数据
为了解决Redis缓存与MySQL数据库数据不一致的问题，引入了canal工具。当MySQL数据更新时，canal微服务或MQ模式（如RocketMQ或Kafka）可同步Redis缓存数据，确保缓存与数据库数据的一致性。
### Nginx限流
当系统面对高并发访问，如首页访问，单纯的多级缓存可能不足以应对。此时，采用限流策略非常关键。限流旨在限制请求处理速率，避免系统因突发流量而崩溃。
#### 限流原理
限流算法如漏桶算法，通过控制请求速率，确保系统处理请求时不会超出预设阈值。算法中，请求如水流一样流入“桶”中，按照固定速率流出，超过阈值的请求会被拒绝。
#### Nginx限流配置
在Nginx配置中，通过Lua脚本控制访问速率。例如，设置每秒最多处理10个请求，当请求量激增时，Nginx将拒绝处理超出阈值的请求。此外，引入burst参数可处理突发流量，允许在超过设置速率后暂时增加处理请求的能力，但需结合nodelay参数以避免长时间等待。
### 总结
通过多级缓存和Nginx限流策略的结合使用，电商系统能够有效应对高并发挑战。Redis与nginx缓存的多级缓存减轻数据库压力，而漏桶算法等限流策略则确保系统稳定运行，应对突发流量。实现这些方案时，还需要考虑数据一致性问题，通过canal等工具同步缓存与数据库数据。对于不明确之处，欢迎在下方留言，共同探讨学习。
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