微博技术专家陈波详解：庞大数据如何呈现？Feed 平台系统架构解析

微博，微博这是技术个让人着迷的地方，你知道它背后隐藏着什么吗？今天我来说说微博的陈波百度刷微博浏览量缓存系统，告诉你们我们是详解现F析如何在一团乱麻中找到出路的。

最早的庞大d平时候，微博用户不多，数据问题也少。何呈可后来用户越来越多，台系统架问题也就冒出来了。构解最烦人的微博就是那些频繁的请求，就跟洪水似的技术，让人受不了。陈波百度刷微博浏览量为了解决这个问题，详解现F析我们只好加了L1层，庞大d平就像给洪水建了个堤坝，数据让它慢点流。

L1层的神奇之处

你们知道吗？L1层这个名字可不是乱起的，它在CPU缓存结构里面可是很关键的！每个L1大概就只有主存的N分之一那么大，比如六分之一啦、八分之一，甚至还有十分之一。虽然它小小的，但是作用可不小！

当大批的请求像潮水一样涌过来，它们先碰到的就是L1层。如果L1层能搞定，那就没问题；要是搞不定，那就只能继续往下，去找Main层帮忙。这样一来，Main层就不至于一下子被压垮，整个系统的压力也就减轻不少。而且，我们还会根据请求的多寡，随时调整L1层的数量，从4个变到8个都有可能，真的是超级灵活！

从KV存储到MC，我们是怎么做到的？

在Cache里头，KV存储可是最基本的东西。其实我们就是用这种简单的KV数据类型来存东西，主要还是靠MC。层内的HASH节点不会乱跑，找不到就往下一层去找，这样就能保证数据的准确性，还能提高读速度！

为啥咱们不能把那两千多个ID一次性全改过来？这么干确实挺省事微博粉丝怎么增加，但是对网络和机器的负荷可不小。微博的用戶多如牛毛，有的人上得少，有的人特别勤快，把他们全加载到缓存里太费劲儿了。所以我们选了MC，只保留那些活跃的用户，如果你最近没怎么动过，就会被从Redis里剔除出去，下次再来访问时再把你加上去。

Redis的单线程模式带来的困扰

Redis虽牛，但也有个大问题——单线程。比如，它要处理2000个用户的数据，再加上1个UV，那就得处理2万个UID，这一下子就把Redis给堵死了，别的服务都没法用了。

为了解决这个问题，咱们得搞个新的数据结构出来。两万个UID一开始就得搞定，然后直接往Redis里塞，这样效率就能高起来。Redis这下子可就不是那个老爱卡机的小朋友！

Redis的其他扩展与升级

除了介绍的新功能外，咱们还给Redis更新换代了。以前可能有些小伙伴已经从网络上了解到我们之前都是直接给公共变量存东西的，那时候如果得加载1G的数据，得花个10分钟；要是10G的话，就得十多分钟。但是现在微博关注怎么增加，我们可以做到瞬间升级！

别小看这个升级，它让我们的Redis在处理大数据时也能飞快地跑起来。这就像是给Redis加了个“无敌护甲”，无论遇到什么难题都不怕！

计数器的挑战与应对

缓存里面那个叫计数器的东西也很烦人！天天都有好几亿的计数，光是存0就得占用好多内存。要是不存的话，那就得穿透到数据库了，这可是会影响我们服务的稳定性。

有朋友问过，假如我在微博上设定了个ID计数为4个字节，但因为太火爆，超出了这个限制怎么办？这可难倒我们了。不过最后，我们想出了个办法，就是让计数器可以自动调节大小，这样不管遇到什么情况，它都能正常工作！

微博Cache架构的未来展望

总的来说，虽然微博Cache架构已经有了不少改进，但咱们还要再接再厉！以后肯定还会努力找出更好的解决方案，确保不论面对什么难题，微博都能够稳定高效地运转。

那现在问题就来了：你猜说，未来Cache架构里头还有啥新难题和机会等着咱们？快来评论区跟大家聊聊，让我们群策群力，为微博的未来添砖加瓦喽！

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