摘要： 如何解决数据不一致问题？ 读写缓存模式采用同步只写策略保证缓存和数据库的数据一致性。 重试机制 具体来说，可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中（消息队列支持ack机制，写失败会继续重试，例如使用 Kafka 消息队列）。当应用没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时，可以从 阅读全文

摘要： 缓存雪崩 缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。 成因1：缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。 解决方案： 1、避免给大量的数据设置相同的过期时间。。如果业务层的确要求有些数据同时失效，你可以在用 阅读全文

摘要： Redis 缓存处理请求的两种情况 缓存命中：Redis 中有相应数据，就直接读取 Redis，性能非常快。 缓存缺失：Redis 中没有保存相应数据，就从后端数据库中读取数据，性能就会变慢。而且，一旦发生缓存缺失，为了让后续请求能从缓存中读取到数据，我们需要把缺失的数据写入 Redis，这个过程叫 阅读全文