分布式缓存是提高应用程序性能和可用性的数据存储方法。它将数据分配到多个服务器，允许并发读写操作，并在故障情况下提供冗余。aws 提供各种分布式缓存解决方案，如 elasticache for redis 和 memcached，以及 dax（dynamodb 为了满足不同的需求，加速器)。优化分布式缓存对于缓存策略、实现技术和监控至关重要，以确保其高效运行，满足应用程序的要求。

分布式缓存是一种跨多台服务器存储和管理数据的方法，可以保证高可用性、容错性和更高的读写性能。在 AWS（Amazon Web Services）在云环境中，分布式缓存对于通过减少数据库负载、减少延迟和提供可扩展的数据存储解决方案来提高应用程序性能至关重要。

了解分布式缓存 为什么要使用分布式缓存？

随着应用程序对高速数据处理需求的增加，传统的单节点缓存系统可能成为瓶颈。分布式缓存有助于克服这些限制。它可以将数据分为多个服务器，允许读写操作，并消除与集中系统相关的故障点。

关键部件

在分布式缓存中，数据存储在服务器集群中。集群中的每个服务器都存储缓存数据的子集。该系统使用哈希来确定哪个服务器将存储和检索特定的数据块，以确保有效的数据定位和检索。

分布式缓存 AWS 解决方案 亚马逊Elasticacheche

Amazon?Elasticache AWS 实施分布式缓存的热门选择。它支持键数据存储，并提供两个引擎：Redis 和 Memcached。?

Redis

ElastiCache for Redis 是一项完全托管的Redis服务，支持跨多个 Redis 该功能称为分片。该服务非常适用于需要复杂数据类型、数据持久性和复制的使用案例。

Memcached

ElastiCache for Memcached 它是一种高性能的分布式内存对象缓存系统。它是专门为简单性和可扩展性而设计的，专注于数据库调用的缓存API 调用或渲染页面的任何小块数据。

DAX：DynamoDB 加速器

DAX 它是DynamoDB的完全托管，高可用性内存缓存。它可以提高读取性能 10 倍 — 即使每秒都有数百万个请求。DAX 可完成为 DynamoDB 在没有开发人员管理缓存失效、数据填充或集群管理的情况下，表中添加内存加速所需的所有繁重工作。

实施缓存策略 直写式缓存

该策略将数据同时写入缓存和相应的数据库。优点是缓存中的数据永远不会过时，读取性能优异。然而，由于缓存和数据库必须一起更新，写入性能可能较慢。

延迟加载(写回缓存)

当使用延迟加载时，数据只在客户请求时写入缓存。该方法减少了存储在缓存中的数据，从而节省了内存空间。然而，这可能会导致数据过时和缓存失败，从而导致所需的数据不可用。

缓存端

在缓存旁路策略中，应用程序负责阅读和写入缓存。应用程序首先尝试从缓存中读取数据。如果没有找到数据(缓存未命中)，请从数据库中搜索数据并存储在缓存中，以供将来的请求使用。

TTL驱逐(生存时间)

TTL 驱逐对于管理缓存中数据的生命周期至关重要。为每个数据项分配一个 TTL 值会在 TTL 到期后，项目将自动从缓存中驱逐。该策略有助于确保数据不会无限期地占用内存空间，并有助于管理缓存的大小。?

监控和优化 使用 Amazon CloudWatch 进行监控

Amazon CloudWatch AWS 云资源提供监控服务。借助 CloudWatch，您可以收集和跟踪指标，收集和监控日志文件，并设置报警。对于分布式缓存，CloudWatch 允许您监控缓存命中率、内存利用率和 CPU 利用率等指标。

优化技术

为了最大限度地提高分布式缓存的效率，请考虑数据分区策略、负载平衡和读取副本，以扩大读取操作，并实施故障转移机制，以实现高可用性。定期性能测试对于识别瓶颈和优化资源分配也至关重要。

回答常见问题 如何在 ElastiCache Redis 和 ElastiCache Memcached 两者之间的选择？

您的选择取决于应用程序的需要。如果您需要支持丰富的数据类型、数据持久性和复杂的操作功能(包括事务和发布/订阅信息系统)，那么 Redis 理想的选择。对于高可用性的场景，从主节点到只读副本的自动故障转移也非常有用。另一方面，Memcached 适用于需要简单缓存模型和水平扩展的场景。它专为大型 Web 设计简单的应用程序和高速缓存。

如果我的 AWS 分布式缓存中的节点出现故障会发生什么？

对于 ElastiCache Redis，AWS 提供故障转移机制。如果主节点出现故障，副本将升级为新的主节点，以尽量减少停机时间。但是，对于 Memcached，故障节点中的数据将丢失，并且没有自动故障转移。对于 DAX，它具有弹性，因为该服务将在后台自动无缝处理故障转移，必要时将请求重新定位到不同可用区域的健康节点。

如何在 AWS 保护传输和存储中的缓存数据？

AWS 支持通过 SSL/TLS 传输和加密，以确保应用程序和缓存之间的数据传输安全。静态数据，ElastiCache for Redis 在缓存内存和备份中提供静态加密，以保护敏感数据。DAX 也提供类似的静态加密。此外，这两项服务都与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成可以详细控制缓存资源的访问。

在分布式缓存环境中如何处理缓存预热？

缓存预热策略取决于应用程序的行为。在部署或节点重启后，您可以使用高利用率键预加载缓存，以确保热数据可以立即使用。由特定事件触发 AWS Lambda 缓存预热过程的自动执行函数是另一种有效的方法。或者，在应用程序的标准操作过程中逐渐预热更容易，但初始性能可能会因缓存失败而下降。

我能用分布式缓存实时数据处理吗？

是的，ElastiCache Redis 和 DAX 适用于实时数据处理。ElastiCache Redis 支持实时信息传输，并允许使用数据结构和 Lua 脚本编写事务逻辑，因此非常适合实时应用。DAX 为需要实时数据访问的工作负载(如游戏服务、金融系统或在线事务处理)提供微秒延迟性能 (OLTP) 系统)至关重要。然而，为了实现最佳的实时性能，架构必须保证数据的一致性和高效的读写负载管理。

结论

在 AWS 分布式缓存的实施可以显著提高应用程序的性能、可扩展性和可用性。通过利用 AWS 强大的基础设施和服务(如 ElastiCache 和 DAX），无需担心底层缓存机制，企业可以满足其性能要求，专注于构建和改进其应用程序。请记住，缓存策略和工具的选择取决于您的特定用例、数据一致性要求和应用程序的读写模式。保持高性能分布式缓存环境的关键是持续监测和优化。

以上就是掌握 AWS 分布式缓存：战略、服务和最佳实践的详细内容，请关注其他相关文章！

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