redis 缓存问题 以及解决方案

标签：解锁   大量   直接   库存   穿透   问题   创建   数据库   一致性   

描述： 查询数据库中不存在的数据，高并发的情况下，压力集中在数据库
解决方案：

• 1) 将空值Null也放入数据库，设置过期时间较短。
• 2) 布隆过滤器

缓存雪崩

描述： 缓存中大量的key同时过期，导致请求直接到了数据库。
解决方案：

• 1) 分开缓存的时间，避免同时有大量的key过期。

缓存击穿

描述： 某个key在即将过期时有大量的请求，当key过期时，所有的请求通过了缓存直接到达了数据库
解决方案：

• 1) 缓存加锁，如果key不存在就加锁，然后查询数据库，其他相同请求，如果发现有锁则等待，等到解锁在查询数据。

数据库与缓存一致性

描述：场景一：当更新数据时，如更新某商品的库存，当前商品的库存是100，现在要更新为99，先更新数据库更改成99，然后删除缓存，发现删除缓存失败了，这意味着数据库存的是99，而缓存是100，这导致数据库和缓存不一致。
解决方案：

• 1) 先删缓存，删缓存成功，再删数据库数据。缓存删除失败，则不删数据库。

描述：场景二：一个数据的修改还未提交到数据库，但是缓存数据已经被删除了。这个时候，如果有一个查询过来，则旧数据又被加入到缓存了。在这个缓存过期之前，请求的都是旧数据
解决方案： 网上给出的解决方案：：：遇到这种情况，可以用队列的去解决这个问，创建几个队列，如20个，根据商品的ID去做hash值，然后对队列个数取摸，当有数据更新请求时，先把它丢到队列里去，当更新完后在从队列里去除，如果在更新的过程中，遇到以上场景，先去缓存里看下有没有数据，如果没有，可以先去队列里看是否有相同商品ID在做更新，如果有也把查询的请求发送到队列里去，然后同步等待缓存更新完成。
这里有一个优化点，如果发现队列里有一个查询请求了，那么就不要放新的查询操作进去了，用一个while（true）循环去查询缓存，循环个200MS左右，如果缓存里还没有则直接取数据库的旧数据，一般情况下是可以取到的。

redis 缓存问题 以及解决方案

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