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分布式缓存是一种提高应用程序性能和可用性的数据存储方法。它将数据分配到多台服务器，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，例如 elasticache for redis 和 memcached，以及 dax（dynamodb 加速器），以满足不同的需求。缓存策略、实现技术和监控对于优化分布式缓存至关重要，以确保其高效运行和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，可确保高可用性、容错能力和更高的读/写性能。在 AWS（Amazon Web Services）等云环境中，分布式缓存对于通过减少数据库负载、降低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
为什么要采用分布式缓存？
随着应用程序对高速数据处理的需求日益增加，传统的单节点缓存系统可能会成为瓶颈。分布式缓存有助于克服这些限制，它可将数据分区到多个服务器，允许同时执行读/写操作，并消除与集中式系统相关的故障点。
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。系统使用哈希来确定哪个服务器将存储和检索特定数据块，从而确保高效的数据定位和检索。
分布式缓存的 AWS 解决方案
亚马逊ElastiCache
Amazon ElastiCache是在 AWS 上实施分布式缓存的热门选择。它支持键值数据存储并提供两种引擎：Redis 和 Memcached。
Redis
ElastiCache for Redis 是一项完全托管的Redis服务，支持跨多个 Redis 节点进行数据分区，该功能称为分片。此服务非常适合需要复杂数据类型、数据持久性和复制的使用案例。
Memcached
ElastiCache for Memcached 是一种高性能分布式内存对象缓存系统。它专为简单性和可扩展性而设计，专注于缓存来自数据库调用、API 调用或页面渲染的任意小块数据。
DAX：DynamoDB 加速器
DAX 是DynamoDB的完全托管、高可用性内存缓存。它可将读取性能提高 10 倍 — 即使每秒有数百万个请求也是如此。DAX 可完成为 DynamoDB 表添加内存加速所需的所有繁重工作，而无需开发人员管理缓存失效、数据填充或集群管理。
实施缓存策略
直写式缓存
此策略将数据同时写入缓存和对应的数据库。优点是缓存中的数据永远不会过时，读取性能极佳。但是，由于缓存和数据库必须一起更新，因此写入性能可能会较慢。
延迟加载（写回缓存）
使用延迟加载时，数据仅在客户端请求时写入缓存。这种方法减少了存储在缓存中的数据，从而可能节省内存空间。但是，这可能会导致数据过时和缓存未命中，从而导致请求的数据不可用。
缓存端
在缓存旁路策略中，应用程序负责读取和写入缓存。应用程序首先尝试从缓存中读取数据。如果未找到数据（缓存未命中），则从数据库中检索数据并将其存储在缓存中以供将来的请求使用。
TTL（生存时间）驱逐
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 到期后自动从缓存中驱逐项目。此策略有助于确保数据不会无限期地占用内存空间，并有助于管理缓存大小。
监控和优化
使用 Amazon CloudWatch 进行监控
Amazon CloudWatch为 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以及设置警报。对于分布式缓存，CloudWatch 允许您监控缓存命中率、内存使用率和 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、读取副本以扩展读取操作，并实施故障转移机制以实现高可用性。定期进行性能测试对于识别瓶颈和优化资源分配也至关重要。
常见问题解答
如何在 ElastiCache Redis 和 ElastiCache Memcached 之间进行选择？
您的选择取决于应用程序的需求。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/订阅消息系统），那么 Redis 是理想的选择。对于从主节点到只读副本的自动故障转移对于高可用性至关重要的场景，它也很有用。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 应用程序的简单性和高速缓存而设计。
如果我的 AWS 分布式缓存中的节点出现故障，会发生什么情况？
对于 ElastiCache Redis，AWS 提供了故障转移机制。如果主节点发生故障，副本将提升为新的主节点，从而最大限度地减少停机时间。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，因为该服务会在后台自动无缝处理故障转移，并在必要时将请求重定向到不同可用区中的健康节点。
如何在 AWS 上保护传输中和存储中的缓存数据？
AWS 支持通过 SSL/TLS 进行传输加密，从而确保应用程序和缓存之间的数据传输安全。对于静态数据，ElastiCache for Redis 提供静态加密来保护存储在缓存内存和备份中的敏感数据。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，从而可以对缓存资源进行详细的访问控制。
如何在分布式缓存环境中处理缓存预热？
缓存预热策略取决于应用程序的行为。部署或节点重启后，您可以使用高使用率键预加载缓存，确保热数据立即可用。通过由特定事件触发的 AWS Lambda 函数自动执行缓存预热过程是另一种有效方法。或者，在应用程序的标准操作期间逐步预热更简单，但可能会因缓存未命中而导致初始性能下降。
我可以使用分布式缓存进行实时数据处理吗？
是的，ElastiCache Redis 和 DAX 都适用于实时数据处理。ElastiCache Redis 支持实时消息传递，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程序。DAX 提供微秒级延迟性能，这对于需要实时数据访问的工作负载（例如游戏服务、金融系统或在线事务处理 (OLTP) 系统）至关重要。但是，架构必须确保数据一致性和高效的读写负载管理，以实现最佳实时性能。
结论
在 AWS 上实施分布式缓存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），企业可以满足其性能要求并专注于构建和改进其应用程序，而无需担心底层缓存机制。请记住，缓存策略和工具的选择取决于您的特定用例、数据一致性要求以及应用程序的读写模式。持续监控和优化是维护高性能分布式缓存环境的关键。
以上就是掌握 AWS 上的分布式缓存：策略、服务和最佳实践的详细内容，更多请关注本站其它相关文章！
