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2021年4月15日
Redis实践 ----缓存异常
摘要: 如何解决数据不一致问题? 读写缓存模式采用同步只写策略保证缓存和数据库的数据一致性。 重试机制 具体来说,可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中(消息队列支持ack机制,写失败会继续重试,例如使用 Kafka 消息队列)。当应用没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时,可以从
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posted @ 2021-04-15 17:53 你学到了吗
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Redis实践----缓存雪崩、击穿、穿透
摘要: 缓存雪崩 缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理,紧接着,应用将大量请求发送到数据库层,导致数据库层的压力激增。 成因1:缓存中有大量数据同时过期,导致大量请求无法得到处理。 解决方案: 1、避免给大量的数据设置相同的过期时间。。如果业务层的确要求有些数据同时失效,你可以在用
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posted @ 2021-04-15 17:52 你学到了吗
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Redis实践----Redis缓存的应用
摘要: Redis 缓存处理请求的两种情况 缓存命中:Redis 中有相应数据,就直接读取 Redis,性能非常快。 缓存缺失:Redis 中没有保存相应数据,就从后端数据库中读取数据,性能就会变慢。而且,一旦发生缓存缺失,为了让后续请求能从缓存中读取到数据,我们需要把缺失的数据写入 Redis,这个过程叫
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posted @ 2021-04-15 14:32 你学到了吗
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