热数据&冷数据
在系统架构设计中，数据的存储和获取方式通常基于数据的访问频率和性能需求。针对不同访问频率的数据，常见的处理方式如下：
- 频繁访问的数据（热数据）
对于频繁访问的数据，一般会选择更高性能的存储方式，以保证数据的快速读取。这些数据的特征是高并发访问、低延迟要求。常见的存储和获取方式包括：
内存数据库（如Redis、Memcached）：将频繁访问的数据存储在内存中，可以极大地减少I/O延迟，满足快速响应的需求。Redis还支持数据持久化，可以在重启后保留数据。
缓存：使用本地缓存或分布式缓存，将常用数据预先加载到缓存中。缓存策略一般采用LRU（最近最少使用）等机制，保证频繁访问的数据始终在缓存中。
NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）：对数据结构灵活性要求较高且查询频繁的数据，NoSQL数据库是一个很好的选择。它支持水平扩展，能够处理高并发的查询请求。
关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）：对于结构化数据，尤其是关系性较强的数据，可以使用RDBMS数据库，并通过索引、分区表等优化查询性能。通过读写分离和主从同步，也能提高读性能。
获取方式：
从内存中直接读取：通过键值查询缓存或内存数据库。
API接口：构建服务接口，直接从缓存或数据库读取数据返回。
缓存失效机制：在数据更新时，设置缓存失效机制（如TTL），避免陈旧数据被频繁访问。
2. 不常用的数据（冷数据）
对于访问频率较低的数据，可以使用低成本、容量大的存储方式来优化存储成本和读取性能。这类数据的特点是访问频率低、响应速度要求不高，通常可以接受较高的查询延迟。常见的存储和获取方式包括：
分层存储：将冷数据放在低成本的存储介质中，比如SSD/HDD或云存储中。部分系统还会根据数据访问频率自动在热存储和冷存储间移动数据。
对象存储（如Amazon S3、阿里云OSS）：对象存储具备较高的扩展性和成本优势，适合大批量数据的存储。可以用作存储冷数据，如历史记录、归档文件等。
分布式文件系统（如HDFS）：对大数据量的冷数据，分布式文件系统可以有效管理和访问。大部分大数据分析场景会在HDFS中存放冷数据，用于批量处理。
关系型数据库（冷分区）：对于一些结构化冷数据，可以在RDBMS数据库中为冷数据建立分区表，或采用归档表的方式来存储不常访问的数据。
获取方式：
延迟加载：只有在需要访问数据时才加载到主内存，使用分层加载策略优化性能。
批量处理：可以利用批量处理框架（如MapReduce、Spark）来查询冷数据，这在分析或归档场景中尤为常见。
异步接口：通过异步API方式读取冷数据，使得读取过程不会影响主线程的执行效率。对于用户发起的查询请求，可以返回状态标识，让用户稍后再访问结果。
通过这样的方式组合，能够实现对系统内不同频次数据的高效管理与获取，从而保证性能和成本的均衡。
