Solution de répartition du cache Redis: Ajoutez un mutex: acquérir un verrou distribué avant d'interroger la base de données pour éviter les requêtes simultanées. Cache de mise à jour asynchrones: placez les opérations de mise à jour du cache dans la file d'attente pour exécuter de manière asynchrone pour éviter les mises à jour simultanées. Les données sur hotspot ne sont jamais expirées: définissez un long temps d'expiration pour les données de hotspot ou n'expirez jamais pour éviter la rupture du cache. Limite actuelle: Contrôlez le nombre de demandes d'accès à la base de données pour empêcher l'accès simultané de provoquer une pression de base de données excessive. Utilisez le filtre Bloom: déterminez rapidement s'il existe la valeur. S'il existe, il renvoie des données mises en cache. S'il n'existe pas, il interroge la base de données.
Solution de répartition redis cache
La ventilation du cache Redis fait référence au fait que lorsque les données du cache échouent, plusieurs demandes accèdent à la base de données en même temps, ce qui entraîne une pression de base de données excessive. Pour résoudre le problème de répartition du cache, les mesures suivantes peuvent être prises:
1. Ajouter une serrure mutex
Avant d'interroger la base de données, essayez d'acquérir le verrou distribué. Si l'acquisition est réussie, aucune autre demande ne demande la base de données et la requête peut être effectuée en toute sécurité et le cache est mis à jour. Si l'acquisition échoue, attendez un certain temps avant de réessayer.
2. Mettez à jour le cache de manière asynchrone
Ne mettez pas à jour le cache immédiatement lorsqu'il échoue. Au lieu de cela, l'opération de mise à jour du cache est placée dans la file d'attente et exécutée de manière asynchrone. Cela peut empêcher plusieurs demandes de mettre à jour le cache en même temps, entraînant une pression de base de données excessive.
3. Les données chaudes ne sont jamais expirées
Pour les données sur hotspot, vous pouvez le définir sur un temps d'expiration plus long, ou même ne jamais expirer. Cela peut éviter les problèmes de répartition du cache, mais vous devez faire attention à la cohérence des données.
4. Limite actuelle
Une fois le cache échoué, le nombre de demandes d'accès à la base de données peut être contrôlé par limitation de flux. Cela empêche trop de demandes d'accéder à la base de données simultanément, entraînant une pression de base de données excessive.
5. Utilisez un filtre Bloom
Le filtre Bloom peut rapidement déterminer s'il existe une valeur dans l'ensemble. Avant d'interroger la base de données, vous pouvez d'abord utiliser le filtre Bloom pour déterminer si la valeur existe. S'il existe, les données en cache sont renvoyées directement. S'il n'existe pas, interrogez la base de données.
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