标签：缓存 架构 请求 -- redis 带宽 响应 杂记
- 每次JVM启动以后都是单独虚拟的一块内存空间，所以程序第一次打印 System.out.println( new Object() );的结果是一样，不管运行多少次，如果不干别的事，第二次，第三次答应，也分别可另一一次启动的JVM结果一样。我们说的hash是内存地址，是Java虚拟的内存的地址。
- Java程序执行的过程编译-->加载-->解释-->分配内存-->执行命令，Java文件编译成为class字节码文件，通过classLoader加载到内存，然后有解释器解释成汇编码，汇编码被计算机翻译成为机器码。解释执行是一行一行的读，即时编译预先解释病缓存热点代码，缓存在堆外缓存codeCache中，大约占有20%。
- 一个请求占用多少带宽？一个1Mb的带宽可以支撑多少请求？一个Long是8个byte,用字符形式表示是19个byte(为了避免js上面的丢失精度，一般吧Long单做Spring处理)，算上key和结构数，按照30算。假设一个响应有10个响应头，响应体里面20个字段的json 数据。这一个响应就是900byte，约1KB。实际过程中，也有响应体体远小于20字段的，也有表数据这种，远大于1KB的，更具实际情况，大多数一般都在0.5KB-10Kb的之间。按照1KB算，1Mb的带宽实际最大下载速度是128KB/s,也就是说1Mb的带框约可以撑起 128个响应。10Mb可以支撑1280个请求，100Mb可以支撑12800请求/s.如果按照5KB算100Mb的带宽可以支撑2560个请求的并发。请求比响应速度低的多，所以我们一般只考虑响应带宽。也就是100W并发，起码需要万兆光纤才行。
- redis 的 每秒10W次读写的单机速度是有前提的，要带宽足够，假设我们读写的对象平均20个字段，字段名字+字段的值25字节，一个对象也就是0.5K，10W个对象，0.5*100000/1024x8=390.625兆的带宽(带宽计算单位不是 Byte 子字节，所以要乘8)。所以在在ECS之类的云服务器上的redis不可能达到这个效率，另外10W每秒是redis 官方说的，可能有些水分，如果官方说的没有水分，带宽不够400M是理论上都行不通。
- redis 如果处理太多的大值，可能会造成内存负载倾斜，也可能会触发缓存回收，大大的频繁的loadDB，导致系统性能降低，甚至雪崩，所以不要大量的在redis中存大值对象。
- 本地缓存能有效的减少redis全局缓存的压力，本地缓存可以是EHcache，并且redis6 客户端默认就自带了本地缓存，通过事件监听可以很方便的实现本地缓存和redis全局缓存的一致性。
- rdb_bigkeys 这个 GO语言写的工具可以很方便的帮我查找RDB文件中是否有大Key。
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