我要评论缓存穿透
问题描述：用户不断的进行查询 Redis 中不存在的数据，并且该数据在数据库中也没有
解决办法
- 将查询的 key 存入 Redis 中，value 为 ”null“
- 服务端做前置校验与过载保护
- 布隆过滤器
缓存击穿
问题描述：高并发的系统中，大量的请求同时查询一个 key 时，这个 key 刚好失效
解决办法
- 加互斥锁，只让第一个线程去查数据库，其余阻塞
- 缓存不过期
缓存雪崩
问题描述
-
Redis 中的缓存集体失效
-
某个缓存服务器节点宕机
解决办法
- 缓存失效时间分散开
- 集群缓存
- 缓存不过期
缓存一致性
方案一
通过 Redis 过期时间更新缓存，数据库更新不会触发 Redis 更新，只有当 key 过期时才会更新
缺点
- 长时间数据不一致，产生脏数据
- 完全依赖过期时间，时间太短频繁失效，时间太长长时间更新延迟
方案二
更新 MySQL 同时更新 Redis
缺点：更新 MySQL 成功，更新 Redis 失败，就成了方案一
方案三
方案二的基础上，增加消息队列，将 Redis 更新交由 MQ 由消息队列保证可靠性，异步更新 Redis
缺点
- 时序问题，多个业务对一条数据进行更新，数据先后顺序可能会乱
- 引入 MQ，增加复杂性
方案四
MySQL 更新与 Redis 更新放在一个事务中，达到强一致性
缺点
- MySQL 与 Redis 一个出现问题，集体魂滚
- 网络超时出现回滚和并发问题
方案五
通过订阅 Binlog 更新 Redis
缺点：单独搭建同步服务，引入 Binlog 同步机制
本文地址：https://blog.csdn.net/u013570834/article/details/107866669
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