深圳法大大网络科技有限公司曾经是POLARDB最大的用户，其数据库架构演进也在阿里云上发生了多次迭代，并最终取得非常好的效果。本文中深圳法大大网络科技有限公司副总裁兼CTO陈立清就为大家分享了法大大在业务演化过程中数据库方面遇到的一些问题，在这些问题发生之后的解决方案，以及最终借助POLARDB的实施效果。

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承接上一篇《理解分布式系统中的缓存架构(上)》，介绍了大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景，本文主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案，业界案例。 1 分层缓存架构设计

2 缓存带来的复杂度问题 常见的问题主要包括 数据一致性 缓存穿透 缓存雪崩 缓存高可用 缓存热点 下面逐一介绍分析这些问题以及相应的解决方案。

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1.背景

对于锁大家肯定不会陌生，在Java中synchronized关键字和ReentrantLock可重入锁在我们的代码中是经常见的，一般我们用其在多线程环境中控制对资源的并发访问，但是随着分布式的快速发展，本地的加锁往往不能满足我们的需要，在我们的分布式环境中上面加锁的方法就会失去作用。

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　　最近一些人在介绍方案时，经常会出现redis这个词，于是很多小伙伴百度完redis也就觉得它是一个缓存，然后项目里面把数据丢进去完事，甚至有例如将实体属性拆分塞进redis hash里面的奇怪用法等等！原因是什么呢？大家觉得redis火，使用了redis项目就是高大上的，于是不管三七二十一，...

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微博拥有超过3.76亿月活用户，是当前社会热点事件传播的主要平台。而热点事件往往具有不可预测性和突发性，较短时间内可能带来流量的翻倍增长，甚至更大。如何快速应对突发流量的冲击，确保线上服务的稳定性，对于提供全微博数据托管的服务部门数据库团队来说既是机遇又是挑战。

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淘宝技术架构变迁

自2003年创立以来的，淘宝业务发展非常迅速，几乎是每年以100%的速度在成长。创立之初，为了快速上线，抢占市场，选择了当时流行的LAMP架构，用PHP作为网站开发语言， Linux作为操作系统，Apache作为Web服务器，MySQL为数据库，用了三个月不到的时间淘宝就上线了。

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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化：一、单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度。

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一、前言 MySQL对于很多Linux从业者而言，是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。

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这两天吵得沸沸扬扬的顺丰删库事件《顺丰高级工程师误删数据库，删库到被跑路。。》，很多人问有什么对策，肯定有！！

1. 只不过是把数据干掉了

权限问题永远是大问题，做好权限回收，开发数据库和线上数据库分离，线上数据库管理权限（一般指修改表结构权限与删表权限）禁止回收，也不提供给业务直接用。

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一、数据库结构优化（非常重要） 1.1 数据库结构优化目的

减少数据冗余：（数据冗余是指在数据库中存在相同的数据，或者某些数据可以由其他数据计算得到），注意，尽量减少不代表完全避免数据冗余；

尽量避免数据维护中出现更新，插入和删除异常： 

       总结：要避免异常，需要对数据库结构进行范式化设计。

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