更新时间:2021-04-30 来源:黑马程序员 浏览量:
1.纯内存操作。
2.单线程操作,避免了频繁的上下文切换。
3.采用了非阻塞I/O多路复用机制。
I/O多路复用机制:I/O多路复用就是只有单个线程,通过跟踪每个I/O流的状态,来管理多个I/O流。
缓存和数据库双写一致性问题
一致性的问题很常见,因为加入了缓存之后,请求是先从Redis 中查询,如果Redis 中存在数据就不会走数据库了,如果不能保证缓存跟数据库的一致性就会导致请求获取到的数据不是最新的数据。
解决方案:
1、编写删除缓存的接口,在更新数据库的同时,调用删除缓存的接口删除缓存中的数据。这么做会有耦合高以及调用接口失败的情况。
2、消息队列:ActiveMQ,消息通知。
缓存的并发竞争问题
并发竞争,指的是同时有多个子系统去set 同一个key值。
解决方案:最简单的方式就是准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做set操作即可。
缓存雪崩问题
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。
解决方案:
1.给缓存的失效时间,加上一个随机值,避免集体失效。
2.使用互斥锁,但是该方案吞吐量明显下降了。
3.搭建Redis 集群。
缓存击穿问题
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。
解决方案:
1、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。
2、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。
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