当监控大屏飘红时，我们发现了这个致命问题...
那天盯着全链路监控平台，突然发现商品中心的某个核心接口TP99高达850ms！这个承载着每秒120次调用的服务，正在把MySQL数据库逼到78%的CPU使用率。
握着火焰图分析结果，我冷汗直冒：
• 单次请求竟触发6次DB查询
• 热点数据重复穿透缓存
• 分布式锁竞争消耗30%响应时间
（插入架构演变对比图：原始架构VS二级缓存架构）
三级火箭式的缓存改造方案
方案选型会上，我们否掉了纯Redis方案——网络IO开销吃不消。最终拍板的二级缓存架构：
location /api {
# Nginx+Lua实现请求拦截
access_by_lua_file /path/to/cache_router.lua;
}
【核心设计】
-
Nginx层：Lua脚本拦截请求，本地缓存命中率38%
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应用层：Caffeine本地缓存+Redisson分布式锁
-
数据层：逻辑过期时间+互斥锁双重防击穿
压测数据让人震惊
用Jmeter模拟3000并发时，新架构的表现：
| 指标 | 改造前 | 改造后 |
|-------------|--------|--------|
| QPS | 120 | 2200 |
| TP99 | 850ms | 45ms |
| DB查询次数 | 6次/请求 | 0.2次/请求 |
（插入压测报告截图）
GitHub完整源码已开源
这个架构已在生产环境稳定运行6个月，完整实现包含：
• 缓存路由策略
• 热点数据自动发现
• 降级熔断配置
项目地址：github.com/xxx（此处替换为真实地址）
标签
#分布式缓存 #性能优化 #Redis实战 #压测报告 #架构设计
