分布式鎖實現
// 獲取分布式鎖
func (h *handler) acquirelock(cuuid string) error
return nil
} return errors.new("set distribute lock failed") }
// 釋放分布式鎖
func (h *handler) releaselock(uuid string)
}
採用延時雙刪策略
// 先刪除快取
redis.delkey( key );
// 再寫資料庫
db.updatedata( data );
// 休眠500毫秒
thread.sleep( 500 );
// 再次刪除快取
redis.delkey( key );
a：redis有兩種持久化的方式：快照（rdb檔案）和追加式檔案（aof檔案）：
rdb持久化方式會在乙個特定的間隔儲存那個時間點的乙個資料快照。
aof持久化方式則會記錄每乙個伺服器收到的寫操作。在服務啟動時，這些記錄的操作會逐條執行從而重建出原來的資料。寫操作命令記錄的格式跟redis協議一致，以追加的方式進行儲存。
（3.）快取穿透
快取穿透是指查詢乙個一定不存在的資料，由於快取是不命中時被動寫的，並且出於容錯考慮，如果從儲存層查不到資料則不寫入快取，這將導致這個不存在的資料每次請求都要到儲存層去查詢，失去了快取的意義。在流量大時，可能db就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應用，這就是漏洞。
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，將所有可能存在的資料雜湊到乙個足夠大的bitmap中，乙個一定不存在的資料會被 這個bitmap攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。另外也有乙個更為簡單粗暴的方法（我們採用的就是這種），如果乙個查詢返回的資料為空（不管是數 據不存在，還是系統故障），我們仍然把這個空結果進行快取，但它的過期時間會很短，最長不超過五分鐘。
(4.)快取雪崩
快取雪崩是指在我們設定快取時採用了相同的過期時間，導致快取在某一時刻同時失效，請求全部**到db，db瞬時壓力過重雪崩。
解決方案
快取失效時的雪崩效應對底層系統的衝擊非常可怕。大多數系統設計者考慮用加鎖或者佇列的方式保證快取的單線 程（程序）寫，從而避免失效時大量的併發請求落到底層儲存系統上。乙個簡單方案就時講快取失效時間分散開，比如可以在原有的失效時間基礎上增加乙個隨機值，比如1-5分鐘隨機，這樣每乙個快取的過期時間的重複率就會降低，就很難引發集體失效的事件。
(5.)快取擊穿
對於一些設定了過期時間的key，如果這些key可能會在某些時間點被超高併發地訪問，是一種非常「熱點」的資料。這個時候，需要考慮乙個問題：快取被「擊穿」的問題，這個和快取雪崩的區別在於這裡針對某一key快取，前者則是很多key。
快取在某個時間點過期的時候，恰好在這個時間點對這個key有大量的併發請求過來，這些請求發現快取過期一般都會從後端db載入資料並回設到快取，這個時候大併發的請求可能會瞬間把後端db壓垮。
解決方案:
使用互斥鎖(mutex key)
業界比較常用的做法，是使用mutex。簡單地來說，就是在快取失效的時候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用快取工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如redis的setnx或者memcache的add）去set乙個mutex key，當操作返回成功時，再進行load db的操作並回設快取；否則，就重試整個get快取的方法。
分布式 分布式鎖
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分布式專題 分布式鎖
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