摘要:使用缓存的时机热点数据对于冷数据而言,读取频率低,大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存,不仅占用内存,而且价值不大。缓存可用性缓存是提高数据读取性能的,缓存数据丢失和缓存不可用不会影响应用程序的处理。
使用缓存的时机 热点数据
对于冷数据而言,读取频率低,大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存,不仅占用内存,而且价值不大。 对于热点数据,读取频率高。如果不做缓存,给数据库造成很大的压力,可能被击穿。修改频率
数据更新前至少读取两次,缓存才有意义。这个是最基本的策略,如果缓存还没有起作用就失效了,那就没有太大价值了。(读取频率>修改频率) 如果这个读取接口对数据库的压力很大,但是又是热点数据,这个时候就需要考虑通过缓存手段,减少数据库的压力,比如我们的某助手产品的,点赞数,收藏数,分享数等是非常典型的热点数据,但是又不断变化,此时就需要将数据同步保存到Redis缓存,减少数据库压力缓存更新机制
一般情况下,我们采取缓存双淘汰机制,在更新数据库的时候淘汰缓存。此外,设定超时时间,例如30分钟。极限场景下,即使有脏数据入cache,这个脏数据也最多存在三十分钟。 在高并发的情况下,设计上最好避免查询Mysql,所以在更新数据库的时候更新缓存。缓存可用性
缓存是提高数据读取性能的,缓存数据丢失和缓存不可用不会影响应用程序的处理。因此,一般的操作手段是,如果Redis出现异常,我们手动捕获这个异常,记录日志,并且去数据库查询数据返回给用户。服务降级
服务降级的目的,是为了防止Redis服务故障,导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此,对于不重要的缓存数据,可以采取服务降级策略,例如一个比较常见的做法就是,Redis出现问题,不去数据库查询,而是直接返回默认值给用户。对于可用性、服务降级实际情况
在大公司,redis都是codis集群,一般整个codis是不会挂掉的。所以在程序代码上没去实现可用性、服务降级。(不知我说的对不对,大家参考就好)
缓存预热在新启动的缓存系统中,如果没有任何数据,在重建缓存数据过程中,系统的性能和数据库复制都不太好,那么最好的缓存系统启动时就把热点数据加载好,例如对于缓存信息,在启动缓存加载数据库中全部数据进行预热。一般情况下,我们会开通一个同步数据的接口,进行缓存预热。
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