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为什么分布式一定要有Redis？（五）

发布：潍坊达内
来源：潍坊达内
时间：2018-10-31 20:51

    Redis 和数据库双写一致性问题-潍坊达内负责整理
    一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。
    答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。
    另外，我们所做的方案从根本上来说，只能说降低不一致发生的概率，无法完全避免。因此，有强一致性要求的数据，不能放缓存。
    回答：首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存。其次，因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列。
    如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题
    这两个问题，说句实在话，一般中小型传统软件企业，很难碰到这个问题。如果有大并发的项目，流量有几百万左右。这两个问题一定要深刻考虑。
    缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常。
    缓存穿透解决方案：

利用互斥锁，缓存失效的时候，先去获得锁，得到锁了，再去请求数据库。没得到锁，则休眠一段时间重试。

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    采用异步更新策略，无论 Key 是否取到值，都直接返回。Value 值中维护一个缓存失效时间，缓存如果过期，异步起一个线程去读数据库，更新缓存。需要做缓存预热（项目启动前，先加载缓存）操作。
    提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制，比如，利用布隆过滤器，内部维护一系列合法有效的 Key.迅速判断出，请求所携带的 Key 是否合法有效。如果不合法，则直接返回。
    缓存雪崩，即缓存同一时间大面积的失效，这个时候又来了一波请求，结果请求都怼到数据库上，从而导致数据库连接异常。
    缓存雪崩解决方案：
    给缓存的失效时间，加上一个随机值，避免集体失效。
    使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。
    双缓存。我们有两个缓存，缓存 A 和缓存 B.缓存 A 的失效时间为 20 分钟，缓存 B 不设失效时间。自己做缓存预热操作。
    然后细分以下几个小点：从缓存 A 读数据库，有则直接返回；A 没有数据，直接从 B 读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程，更新线程同时更新缓存 A 和缓存 B.
    以上就是潍坊达内给大家做的内容详解，更多关于IT的学习，请继续关注潍坊达内

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