怎么呢搜到自己建设的网站,网站怎么优化关键词快速提升排名,国内企业邮箱,北京市教学名师奖建设项目网站缓存读写策略:
Cache-Aside Pattern
读缓存: 先查询缓存#xff0c;存在则返回, 如果不存在则查询DB, 再塞回缓存中,最后返回结果.
写缓存: 更新完成DB之后#xff0c;删除缓存.
适合场景: 读比较多的场景#xff0c;更新比较少的场景. 像我们工作当中#…缓存读写策略:
Cache-Aside Pattern
读缓存: 先查询缓存存在则返回, 如果不存在则查询DB, 再塞回缓存中,最后返回结果.
写缓存: 更新完成DB之后删除缓存.
适合场景: 读比较多的场景更新比较少的场景. 像我们工作当中基础配置系统, 公私钥管理系统就是这种. Read/Write Through Pattern
读缓存: 先查询缓存存在则返回, 如果不存在则查询DB, 再塞回缓存中,最后返回结果.
写缓存: 更新完数据库; 更新成功之后, 更新缓存; 如果更新失败则不更新缓存;
适用场景: Write behind Pattern
读缓存: 先查询缓存存在则返回, 如果不存在则查询DB, 再塞回缓存中, 最后返回结果.
写缓存: 更新缓存; 每隔一段时间同步缓存信息到数据库;
适用场景:
缓存穿透是指查询一个不存在的key, 如果缓存中不存在则查询数据库; 如果大量的请求过来导致大量无效的key过来则会导致数据库压力较大.
解决方案: 给不存在的key设置一个标识设置缓存key为一个特定的标识,这个标识表示key不存在.
缓存击穿是指批量缓存key在同一时间失效导致请求在缓存中查询不到直接查询数据库. 导致数据库压力较大.
解决方案: 缓存失效时间设定随机值尽量避免无故失效; //TODO 参考:
一文搞懂缓存和数据库的一致性问题全面总结_数据库缓存一致性-CSDN博客
