标签：同步 模拟 环境 大量 api 分布 解决方案 hold 时间
【1】缓存穿透与缓存雪崩
(一)缓存和数据库间数据一致性问题
分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括 合适的缓存更新策略，更新数据库后要及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制，例如MQ模式的消息队列。
(二)缓存击穿（缓存穿透）问题
缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。
这个我们在实际项目就遇到了，有些抢购活动、秒杀活动的接口API被大量的恶意用户刷，导致短时间内数据库宕机了，好在数据库是多主多从的，hold住了。
【2】Redis与Mysql数据同步解决方案
方案1（普通）
读：读redis，没有数据就读mysql，将MySQL数据保存到缓存中。
写：写mysql，同时让redis缓存失效（删除key，过期）
缺点：数据量巨大，更新频繁的数据写入无能为力。比如数量巨大，每个变跟状态又很频繁，这样很容易把数据库写挂。
方案2（binlog）
基于binlog使用mysql_udf_redis，将数据库中的数据同步到Redis。
缺点： mysql_udf_redis是有人实现的同步数据到Redis的功能，需要学习成本，第三方的插件不稳定。
方案3（MQ或定时任务）
MQ.队列同步，变跟数据2份，使用消息队列，一份给Redis消费，一份给Mysql消费。
定时任务 后台定时任务，定时刷新Redis中信息到数据库。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/gered/p/11737388.html
