在高併發的分布式系統中，加入快取機制可以很大的提高效能。最近做的xx省的電信bss專案中就用到了memcached，系統中將查詢到的結果快取到memcached 中
（下面稱mc好了）
。對於配置類的規格資料，是不經常改變的。在mc中的命中率高達90%以上。
試想如果取消快取機制，每秒幾萬、幾十萬的資料訪問都會請求資料庫。會造成資料庫連線不夠用的情況，系統效能會大大降低。伺服器的壓力會瞬間上公升。
具體場景是：系統正在執行時，由於某種原因，需要修改某項配置資料，並且要求立即生效。
mc給我們帶來了方便，但是對於乙個龐大的mc集群，可能多達幾十個memcached節點，總容量達上百gb。如果快速更新快取中的舊資料呢。
mc本身提供了遍歷下面的item的功能，但在這裡顯然不適用，因為我們的資料太多了。
原來系統的做法是：將每乙個key儲存起來，當系統發出更新指令的時候，將儲存起來的key對應的item從mc中逐個刪除。
顯然這不是乙個好方法。因為mc儲存的物件不能太大（最大是1mb），如果儲存key的集合太大、就會存不進mc，連之前儲存的也一起丟失了。最後只能將整個mc集群flushall掉。
flushall可能不是我們希望的，比如我們同事在mc集群中儲存了a地區的配置資料、b地區的、c地區的資料。而我們現在只想更新a地區的資料，這個時候就不能使用flushall了。
我的做法是通過一套非同步的 發布-訂閱 方式，利用公共容器mc或者資料庫來實現mc資料更新。
圖示如下：
通過webservice將更新指令送入mc，分布式的各個應用程式中的守護執行緒會定期掃瞄mc，獲取最新的指令，和上乙個版本比對，如果發現不一樣就將當前的快取版本號更新成最新的——mcversion=。
應用程式中從快取查取資料，會先生成乙個key。
key = 引數資訊 + 地區資訊 +mcversion;
此時，mcversion已經被更新了，所以生成的key也就和之前的不一樣了。
這樣就能達到更新快取的目的了。
這種方法最大的優點是高效，而且可以將各地區的資料在邏輯上分離。因為key中加入了地區資訊。
如： 北京地區的某個配置資訊可能是 key = offerspec_123_010_version0.1
上海地區的對應的配置資訊就是 key = offerspec_123_021_version0.1
如果此時應用中快取版本發生變化，從version0.1 變成 version0.2
那麼北京和上海地區的 原來對應的key就會變成：
offerspec_123_010_version0.2
offerspec_123_025_version0.2
你不必擔心原來的舊資料會留在mc中，揮之不去。其實不然，你只需要在存資料到快取的時候，加上乙個失效時間久可以了。mc會到期將一些無用的或者過期的資料清除掉。
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