doocs/advanced-java
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docs: update why-cache.md and close #39

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- Fix typo in why-cache.md
- Close #39 @jiaxingzheng
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Libin Yang 2019-02-14 20:50:44 +08:00 committed by GitHub
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commit da0f759f6b
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/high-concurrency/why-cache.md
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@ -21,12 +21,12 @@
缓存啊，折腾 600ms 查出来的结果，扔缓存里，一个 key 对应一个 value，下次再有人查，别走 mysql 折腾 600ms 了，直接从缓存里，通过一个 key 查出来一个 value，2ms 搞定。性能提升 300 倍。 缓存啊，折腾 600ms 查出来的结果，扔缓存里，一个 key 对应一个 value，下次再有人查，别走 mysql 折腾 600ms 了，直接从缓存里，通过一个 key 查出来一个 value，2ms 搞定。性能提升 300 倍。
就是说对于一些需要复杂操作耗时查出来的结果，且确定后面不怎么变化，但是有很多读请求，那么结果直接放在缓存，后面直接读缓存就好。 就是说对于一些需要复杂操作耗时查出来的结果，且确定后面不怎么变化，但是有很多读请求，那么直接将查询出来的结果放在缓存中，后面直接读缓存就好。
#### 高并发 #### 高并发
mysql 这么重的数据库，压根儿设计不是让你玩儿高并发的，虽然也可以玩儿，但是天然支持不好。mysql 单机支撑到 `2000QPS` 也开始容易报警了。 mysql 这么重的数据库，压根儿设计不是让你玩儿高并发的，虽然也可以玩儿，但是天然支持不好。mysql 单机支撑到 `2000QPS` 也开始容易报警了。
所以要是你有个系统，高峰期一秒钟过来的请求有 1万，那一个 mysql 单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存，把很多数据放缓存，别放 mysql。缓存功能简单，说白了就是 key-value 式操作，单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发 so easy。单机承载并发量是 mysql 单机的几十倍。 所以要是你有个系统，高峰期一秒钟过来的请求有 1万，那一个 mysql 单机绝对会死掉。你这个时候就只能上缓存，把很多数据放缓存，别放 mysql。缓存功能简单，说白了就是 `key-value` 式操作，单机支撑的并发量轻松一秒几万十几万，支撑高并发 so easy。单机承载并发量是 mysql 单机的几十倍。
> 缓存是走内存的，内存天然就支撑高并发。 > 缓存是走内存的，内存天然就支撑高并发。
@ -36,4 +36,4 @@ mysql 这么重的数据库，压根儿设计不是让你玩儿高并发的，
- [缓存雪崩、缓存穿透](/docs/high-concurrency/redis-caching-avalanche-and-caching-penetration.md) - [缓存雪崩、缓存穿透](/docs/high-concurrency/redis-caching-avalanche-and-caching-penetration.md)
- [缓存并发竞争](/docs/high-concurrency/redis-cas.md) - [缓存并发竞争](/docs/high-concurrency/redis-cas.md)
后面再详细说明。 后面再详细说明。