1、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)

2、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

3、热点key

热点key:某个key访问非常频繁,当key失效的时候有大量线程来构建缓存,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

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