策略
一致性維護成本
lru、lrf、fifo最差低
超時剔除
較差較低
主動更新強高
低一致性業務：最大記憶體和淘汰策略的方式，maxmemory-policy解決快取穿透高一致性業務：超時剔除和主動更新
適用場景
維護成本
快取空物件
資料命中不高，資料頻繁變化實時性高
**維護簡單，需要過多的快取空間，資料不一致
布隆過濾器
資料命中不高、資料相對固定、實時性低
**維護複雜，快取占用空間小
快取空物件：針對該類物件需設定較短過期時間。布隆過濾器：將存在的key用布隆過濾器儲存起來，如果過濾器認為該資訊不存在，那麼不會訪問儲存層。該方法適用於資料命中不高的場景
快取伺服器宕機了，或在某一時刻快取同時到期，導致大量的流量打向後端儲存保證快取層的高可用性
依賴隔離元件為後端限流並降級
開發人員使用「快取+過期時間」的策略既可以加速資料讀寫，又保證資料的定期更新，這種模式基本能夠滿足絕大 部分需求。但是有兩個問題如果同時出現，可能就會對應用造成致命的危害： 當前key是乙個熱點key（例如乙個熱門的娛樂新聞），併發量非常大。 重建快取不能在短時間完成，可能是乙個複雜計算，例如複雜的sql、多次io、多個依賴等。在快取失效的瞬 間，有大量執行緒來重建快取，造成後端負載加大，甚至可能會讓應用崩潰。 要解決這個問題也不是很複雜，但是不能為了解決這個問題給系統帶來更多的麻煩，所以需要制定如下目 標： 減少重建快取的次數 資料盡可能一致 較少的潛在危險 ①互斥鎖：此方法只允許乙個執行緒重建快取，其他執行緒等待重建快取的執行緒執行完，重新從快取獲取資料即 可。②永遠不過期
永遠不過期」包含兩層意思： 從快取層面來看，確實沒有設定過期時間，所以不會出現熱點key過期後產生的問題，也就是「物理」不過期。 從功能層面來看，為每個value設定乙個邏輯過期時間，當發現超過邏輯過期時間後，會使用單獨的執行緒去構建快取。 從實戰看，此方法有效杜絕了熱點key產生的問題，但唯一不足的就是重構快取期間，會出現資料不一致的情況，這取決於應用方是否容忍這種不一致。
redis 快取設計
1 快取穿透 查詢乙個不存在的key 資料,快取層和儲存層都不會命中，將導致不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去快取保護db 的意義。解決方案 有很多種方法可以有效地解決快取穿透問題，最常見的則是採用布隆過濾器 不了解的可以看這裡 將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bitmap中，乙個一...
redis系列 五 redis 快取設計
序號 名稱鏈結位址 1redis系列 一 redis安裝以及基本型別簡介 2redis系列 二 redis持久化 3redis系列 三 redis主從複製 4redis系列 四 redis哨兵模式與集群 5redis系列 五 redis 快取設計 1.1收益 加速讀寫 因為快取通常都是全記憶體的 例...
Redis快取設計之快取穿透 快取雪崩
提高系統響應速度，加速讀寫，redis將數全都存放在記憶體中，響應速度更快。降低了後台的負載，減少了對後端的直接訪問 資料一致性問題，快取層的資料與儲存層的資料可能存在不一致的問題 維護複雜度高了，加入快取後要同時處理快取曾和持久層的 邏輯 快取穿透就是指查詢乙個根本不存在的資料，導致很多請求直接穿...