缓存服务访问优化方案设计
2016-10-12 20:34:59 0 举报
在缓存服务访问优化方案设计中,首先需要对现有的缓存机制进行评估和分析,找出瓶颈和问题所在。然后,可以考虑引入分布式缓存系统,将数据分散存储在多个节点上,提高缓存的可用性和扩展性。同时,可以采用缓存预热策略,提前将热门数据加载到缓存中,减少用户访问时的网络延迟。另外,还可以结合负载均衡技术,将请求均匀分配到不同的缓存节点上,避免单个节点过载。此外,定期清理过期数据也是优化缓存访问的重要手段,可以释放内存空间并提高缓存命中率。最后,通过监控和调优工具,实时监测缓存服务的运行状态和性能指标,及时发现并解决问题,确保缓存服务的稳定运行。
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大纲/内容
Job1
kafka
RTMP拉流
三方源站
Job2
网宿CDN
Sender2
device1
边缘节点
中心节点
下发冷存任务
Topic2
日志服务
DDS
ES
ER2
合并M3U8 & 上传TS
CS
流式数据,统计类数据
device3
CR2
ER1
统计服务
Transfer
用户
ECR1
切片
腾讯云存储
COR1
device2
COR1(中心到源站回源):控制切片策略,下发 MediaSequenceId 等同步信息;CR1(中心内设备间回源):不做切片;CR2(中心内设备内回源):不做切片;ECR1(边缘到中心回源):生成M3U8及TS切片,保存3倍playlist;未命中的返回404;ER1(中心内设备间回源):生成M3U8及TS切片,保存1.x倍playlist;未命中的透传到ECR1处理;ER2(边缘内设备间回源):不做切片,直接透传到ER1处理;
ikss-clu
Sender1
Topic1
自有源站
控制切片
TopicN
TS切片 & M3U8
JobN
二级Kafka
SenderN
Flink Jobs
CR1
读取硬盘
ikss
ikut
本地存储
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