如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。 TiDB 作为一款 HTAP 数据库，在高性能的实现 OLTP 特性基础之上，也同时提供基于实时交易数据的实时业务分析需求。

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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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在互联网大行其道的今天，各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的，无一不是分布式。但不管那种业务，不管何种分布式系统，有一些基本的思想还是相通的。

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在互联网大行其道的今天，各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的，无一不是分布式。但不管那种业务，不管何种分布式系统，有一些基本的思想还是相通的。

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2017年Gartner发布的数据库厂商推荐报告中首次收录了来自中国的数据库厂商，分别是阿里云、巨杉数据库SequoiaDB以及南大通用GBase。在这三家厂商中，巨杉数据库和南大通用是专注于企业级市场的数据库厂商，而阿里云严格来说则是一家云计算公司。

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“学习的最好途径就是看书“，这是我自己学习并且小有了一定的积累之后的第一体会。个人认为看书有两点好处：

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1.能出版出来的书一定是经过反复的思考、雕琢和审核的，因此从专业性的角度来说，一本好书的价值远超其他资料 2.对着书上的代码自己敲的时候方便 “看完书之后再次提升自我的最好途径是看一些相关的好博文“，我个人认为这是学习的第二步，因为一本书往往有好几百页，好的博文是自己看书学习之后的一些总结和提炼，对于梳理学习的内容很有好处，当然这里不是说自己的学习方法，就不再扯下去了。

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在金融行业使用MySQL，可以说也比较早，例如腾讯的财付通从开始到现在都是基于MySQL构建的，但对于传统银行企业使用MySQL，我也是一直心存好奇。 这次在3306π北京站技术大会，有幸听了招商银行王龙的分享也解决了我几个疑问，特Mark一下： 1、招商银行在走向开源的道路时，为什么选择了My...

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分布式系统的 CAP 理论:首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: ● 一致性(C): 在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) ● 可用性(A): 在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端 的读写请求。

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CAP是什么？ CAP理论，被戏称为[帽子理论]。CAP理论由Eric Brewer在ACM研讨会上提出，而后CAP被奉为分布式领域的重要理论[1] 。

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