Uber 如何通过集成 Redis 缓存提供 4000 万次读取服务？

"实现的主要部分有3个：

1 - 使用 CDC 进行 CacheFront 读写

Uber 构建了 CacheFront - 一个与 Redis、Docstore 和 MySQL 集成的缓存解决方案。
Docstore 的查询引擎不是与微服务进行通信，而是与 Redis 进行读取请求通信。
对于缓存命中，查询引擎从 Redis 获取数据。对于缓存未命中，请求将转到存储引擎和数据库。
在写入的情况下，Docstore的CDC服务（Flux）会使Redis中的记录失效。它跟踪 MySQL binlog 事件以触发失效。

2 - 使用 Redis 流进行多区域缓存预热

区域故障转移可能会导致缓存未命中并导致数据库过载。
为了解决这个问题，Uber 的工程团队使用了跨区域的 Redis 复制。这是通过跟踪 Redis 写入流以将密钥复制到远程区域来完成的。
在远程区域中，流使用者向查询引擎发出读取请求，查询引擎读取数据库并更新缓存。

3 - Redis 和 Docstore 分片

Uber 的所有团队都使用 Docstore，有些团队会产生大量请求。
Redis 和 Docstore 实例都经过分片或分区来处理负载。但单个 Redis 集群宕机可能会创建一个热数据库分片。
为了防止这种情况，他们使用与数据库分片不同的方案对 Redis 集群进行分区。这确保了负载均匀分布。 "

作者

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