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redis缓存设计 (缓存更新 (最佳实战 (低一致性：设置最大内存+淘汰策略剔除, 高一致性：主动更新+超时剔除),…
redis缓存设计
缓存更新
LRU/LRF/FIFO算法剔除
超时剔除
主动更新
最佳实战
低一致性：设置最大内存+淘汰策略剔除
高一致性：主动更新+超时剔除
雪崩击穿
定义
缓存层不能正常提供服务，所有请求到达存储层
解决方法
保证高可用，如哨兵集群
限流降级
提前演练
收益和成本
收益
加速读写
降低后端负载
成本
数据不一致
开发成本
运维成本
缓存穿透
定义
查询不存在的对象，缓存和存储都不会命中
解决方案
缓存空对象
存在问题
需要更多内存--可通过设置超时解决
数据不一致--可利用消息系统解决
适用场景
数据命中不高
数据频繁变动实时性高
布隆过滤器
缺
代码复杂
适用场景
数据命中不高
数据相对固定实时性低
优
内存占用少