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  • redis缓存和mysql数据库同步

    附redis关于缓存雪崩和缓存穿透,热点key

    穿透

    穿透:频繁查询一个不存在的数据,由于缓存不命中,每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。

    解决办法: 持久层查询不到就缓存空结果,查询时先判断缓存中是否exists(key) ,如果有直接返回空,没有则查询后返回,

                      注意insert时需清除查询的key,否则即便DB中有值也查询不到(当然也可以设置空缓存的过期时间)

    雪崩

    雪崩:缓存大量失效的时候,引发大量查询数据库。
    解决办法:①用锁/分布式锁或者队列串行访问

                      ②缓存失效时间均匀分布

    热点key

    热点key:某个key访问非常频繁,当key失效的时候有打量线程来构建缓存,导致负载增加,系统崩溃。

    解决办法:

    ①使用锁,单机用synchronized,lock等,分布式用分布式锁。

    ②缓存过期时间不设置,而是设置在key对应的value里。如果检测到存的时间超过过期时间则异步更新缓存。

    ③在value设置一个比过期时间t0小的过期时间值t1,当t1过期的时候,延长t1并做更新缓存操作。

    4设置标签缓存,标签缓存设置过期时间,标签缓存过期后,需异步地更新实际缓存  具体参照userServiceImpl4的处理方式

    总结

    一、查询redis缓存时,一般查询如果以非id方式查询,建议先由条件查询到id,再由id查询pojo

    二、异步kafka在消费端接受信息后,该怎么识别处理那张表,调用哪个方法,此问题暂时还没解决

    三、比较简单的redis缓存,推荐使用canal

    参考文档

    http://blog.csdn.net/fly_time2012/article/details/50751316

    http://blog.csdn.net/kkgbn/article/details/60576477

    http://www.cnblogs.com/fidelQuan/p/4543387.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuizhenyoucai/p/10570166.html
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