主要观点：实时数据处理系统在处理大量交易时难以平衡性能和数据一致性，本文探讨了直写式本地缓存如何优化性能。
关键信息：

• 直写式缓存：数据同时写入缓存和后备存储，确保缓存包含最新数据且与底层数据存储保持一致，可减少分布式系统中的延迟和数据库负载。
• 实体-信号模式：包括实体 ID、信号和信号历史，常见于多种应用中。
• 架构概述：针对优化流处理工作负载，缓存有三个主要目的。
• 实现细节：包括加载缓存和信号缓存两个组件，分别负责刷新数据和存储新信号。
• 内存管理策略：采用协调策略，控制缓存大小和过期时间，通过通知机制同步缓存。
• 业务收益：降低事务成本、改善延迟、增强弹性、优化成本结构。
• 考虑和最佳实践：注意缓存大小调整、过期时间、监控、一致性控制和预热策略。
  重要细节：
• 加载缓存配置：最大大小为 1000，过期时间为 5 分钟，有移除监听器。
• 信号缓存：初始容量为 100，随加载缓存增长，存储新信号并在请求时合并。
• 内存管理：加载缓存过期或被移除时通知信号缓存移除相应项。
• 业务收益示例：对于高容量系统，可减少 95%以上的 Redis 操作，降低处理延迟，提高系统可用性，节省基础设施成本。
• 最佳实践细节：根据实体基数和内存设置缓存大小，平衡新鲜度和 Redis 负载，监控缓存效率，添加版本戳解决冲突，启动时预填充关键实体缓存。