NoSQL 缓存架构新实践主要通过将热点数据存储在内存数据库（如 Redis）中来提升系统性能。具体用法包括采用 Cache-Aside 模式减少数据库 IO 压力，利用 NoSQL 的分布式特性进行水平扩展以应对高并发读写。此外，通过合理设置过期时间、使用布隆过滤器防止缓存穿透，以及结合持久化模式平衡成本与性能，可以显著降低延迟并提高吞吐量，从而优化整体系统架构。
利用 NoSQL 提升系统性能：原理与实践-CSDN 博客
1.NoSQL 能减少 CPU 与内存的压力 系统通过负载均衡将客户端的请求分配给分布式服务器，如果只将客户端的 seesion 存储在单个服务器中，当客户端访问其他服务器时未能检测到 session 则不能登录，为了解决这个问题可以有四种解决方案：将 session 存储在 cookie 中。最为方便的方法，但 cookie 存储在客户端，可能会被他人截取，不安全。存储在文件服务器或数据库中。每当客户端登录时都需要访问数据库，IO 压力很大，效率很低。session 复制。将客户端的 session 复制到每一个服务器中，毫无疑问，这样 session 数据会很冗余，会浪费很多服务器空间。NoSQL 数据库。将 session 存储在 NoSQL 数据库中，因为其将数据直接存储在内存中，客户端登录时直接在缓存中进行查询，访问速度特别快，不需要进行 IO 操作。2.NoSQL 能作为缓存来使用，提高 IO 访问速度 当数据库中数据量特别大时，数据库操作的性能会急剧下降，这时通常会通过破坏一定的业务结构来换取性能，比如：水平切分，垂直切分，读写分离等等。但上述的方式并不是最好的方法，可以通过 NoSQL 缓存数据库来减少 IO 的操作，将常访问的数据放入缓存数据库中，当再次访问该数据时直接进入缓存数据库查询，而不需要进入数据库进行 IO，加快访问速度。3.NoSQL 是什么？NoSQL(Not OnlySQL),泛指非关系型数据库。NoSQL 不依赖业务逻辑进行存储，而是以 key-value 形式进行存储，因此大大增强了数据库的可扩展性。NoSQL 的特性如下：不遵循 SQL 标准。不支持 ACID(事务的四大特性：原子性，一致性，隔离性，持久性)。远超 SQL 的性能。4.NoSQL 应用场景及不适用场景 NoSQL 适用场景：对数据高并发的读写。对海量数据的读写。对数据的高可扩展性。NoSQL 不适用场景：需要事务的支持。机遇 sql 的结构化查询存储，处理复杂的关系，需要即席查询 (用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表)。5.常见的 NoSQL 数据库 Memcache:很早出现的 NoSQL 数据库，数据都存储在内存中，不支持持久化。且支持简单的 key-value 模式，支持类型单一。一般用作缓存数据库辅助持久化的数据库。Redis:几乎覆盖了 Memcache 的所有功能。数据都存储在内存中，支持持久化，主要用作备份回复。除了支持 key-value 模式，还支持多种数据结构存储，如:list,hash,set,zset 等。（来自 2022 年 6 月 6 日的资料）
经验笔记:NoSQL 数据库及其缓存方法实践
一、NoSQL 数据库简介 NoSQL 数据库是非关系型数据库的一种泛称，它涵盖了多种类型的数据库系统，如键值存储、文档数据库、列族存储和图数据库等。NoSQL 数据库的核心设计理念是简化存储模型，提高数据处理的效率和扩展性。与传统的关系型数据库相比，NoSQL 数据库具有以下特点：灵活性:NoSQL 数据库支持动态模式，允许数据结构的变化而不必改变数据库结构。可扩展性:NoSQL 数据库通常设计为分布式架构，易于通过添加更多节点来水平扩展。高性能：由于其设计初衷是为了处理大规模数据，因此在读写性能上通常优于关系型数据库。二、NoSQL 缓存方法的重要性 在现代 Web 应用和服务中，数据访问的速度直接影响用户体验。为了提高性能，减少对后端数据库的请求次数，使用缓存技术变得尤为重要。NoSQL 缓存不仅可以提升数据访问速度，还能有效减轻后端数据库的负担，特别是在处理热点数据时。三、NoSQL 缓存方法实践 3.1 选择合适的 NoSQL 缓存方案 选择 NoSQL 缓存方案时，需考虑以下几点：数据类型：根据数据的具体结构，选择最合适的 NoSQL 数据库类型。性能需求：如果应用对读写速度有极高要求，可以选择内存中的 NoSQL 解决方案。扩展性：评估未来数据增长的可能性，选择支持分布式架构的 NoSQL 数据库。容错性：确保所选方案具有良好的数据复制和备份机制。3.2 数据的水平分片和复制 水平分片：通过将数据均匀分布到多个节点上来提高系统吞吐量。选择合适的分片键至关重要，通常选择查询频率较高的字段作为分片键。复制：为了提高系统的可用性和容错能力，数据应在多个节点上保持一致的副本。合理设置复制因子，并确保复制组内自动故障转移机制的正常运作。3.3 集成 NoSQL 缓存 客户端库：利用 NoSQL 数据库提供的客户端库来简化与缓存的交互。配置：正确配置 NoSQL 缓存的连接参数，并在必要时调整缓存策略。事件驱动集成：在多服务架构中，通过事件总线实现数据变化的实时同步。API 网关：在 API 网关层面实现缓存逻辑，提高响应速度。四、案例分析：4.1 使用 MongoDB 实现 NoSQL 缓存 MongoDB 是一款流行的文档数据库，支持水平分片和数据复制。（撰于 2024 年 9 月 5 日）
NoSQL 架构实践 (三) 以 NoSQL 为缓存 - 树叶云
内存模式 说起内存模式缓存，我们自然就会想起大名鼎鼎的 Memcached。在互联网发展过程中，Memcached 曾经解救了数据库的大部分压力，做出了巨大的贡献，直到今天，它依然是缓存服务器的首选。Memcached 的常见使用方式类似下面的代码：Memcached 提供了相当高的读写性能，一般情况下，都足够应付应用的性能要求。但是基于内存的 Memcached 缓存的总数据大小受限于内存的大小。当前如日中天、讨论得异常火热的 NoSQL 数据库 Redis 又为我们提供了功能更加强大的内存存储功能。跟 Memcached 比，Redis 的一个 key 的可以存储多种数据结构 Strings、Hashes、Lists、Sets、Sorted sets。Redis 不但功能强大，而且它的性能完全超越大名鼎鼎的 Memcached。Redis 支持 List、hashes 等多种数据结构的功能，提供了更加易于使用的 api 和操作性能，比如对缓存的 list 数据的修改。同样，其他一些 NoSQL 数据库也提供了内存存储的功能，所以也适合用来做内存缓存。比如 Tokyo Tyrant 就提供了内存 hash 数据库、内存 tree 数据库功能，内存 tree 数据可根据 key 的顺序进行遍历。你可以通过使用其提供的兼容 Memcached 协议或自定义的协议来使用。持久化模式 虽然基于内存的缓存服务器具有高性能，低延迟的特点，但是内存成本高、内存数据易失却不容忽视。几十 GB 内存的服务器，在很多公司看来，还比较奢侈。所以，我们应该根据应用的特点，尽量的提高内存的利用率，降低成本。大部分互联网应用的特点都是数据访问有热点，也就是说，只有一部分数据是被频繁访问的。如果全部都 cache 到内存中，无疑是对内存的浪费。这时，我们可以利用 NoSQL 来做数据的缓存。其实 NoSQL 数据库内部也是通过内存缓存来提高性能的，通过一些比较好的算法，把热点数据进行内存 cache，非热点数据存储到磁盘以节省内存占用。由于其数据库结构的简单，从磁盘获取一次数 据也比从数据库一次耗时的查询划算很多。用 NoSQL 数据库做缓存服务器不但具有不错的性能。而且还能够 Cache 比内存大的数据。使用 NoSQL 来做缓存，由于其不受内存大小的限制，我们可以把一些不常访问、不怎么更新的数据也缓存起来。（搜索结果收录于 2025 年 5 月 24 日）
FAQ
NoSQL 缓存适用于哪些场景？
适用于对数据高并发的读写、对海量数据的读写以及对数据的高可扩展性场景，但不适用于需要事务支持或复杂关系查询的场景。
如何防止缓存穿透问题？
可以对空结果也进行缓存（如设置 null 值），或者使用布隆过滤器预过滤无效请求来解决缓存穿透问题。