Redis五大经典业务问题剖析及解决方法( 二 ) _Redis

设置热点数据永不过期：对于一些访问频率非常高的热点数据，可以设置缓存永不过期，或者缓存失效后由后台维护线程负责更新，而不是由用户请求触发更新。

使用双缓存机制（Cache Aside pattern）：当缓存失效时，并不立即删除缓存，而是使用另一个缓存进行更新操作。在新缓存更新完成之前，所有的读请求仍然访问的是旧的缓存。更新完成后再进行切换。

提前更新缓存：对于即将到期的数据，可以通过定时任务来检测并更新它。当检测到缓存数据即将到期时，可以提前异步地更新缓存。

给缓存设置合理的过期时间：对于一些热点数据，根据业务场景设置合理的过期时间，避免大量并发请求在同一时刻击穿缓存。

分布式缓存+本地缓存：可以在本地实现一层缓存，以减少对分布式缓存服务的访问频率，即使分布式缓存服务的数据过期，本地缓存仍然可以提供服务。

读写分离和负载均衡：数据库使用读写分离架构和负载均衡策略，将读操作分散到多个从库，减少对主库的直接压力。

四、数据不一致
缓存和数据库数据不一致的问题通常是由于缓存层与数据库层之间的数据同步策略不当导致的。这可能发生在以下几种情况：
1. 写操作没有同时更新缓存与数据库。
2. 缓存过期或被删除，而数据库中的数据在此期间被修改。
3. 分布式系统中由于网络延迟或其他问题导致的数据同步延迟。
4. 数据库事务回滚，但缓存更新已经发生。
这些问题可能导致用户获取到过时的数据，影响用户体验，并可能引发更严重的数据一致性问题。
解决方案
1. 缓存更新策略

缓存延迟双删：更新数据库数据后，先删除缓存，然后延迟一小段时间再次删除缓存，以确保请求在这段时间内若读取了旧数据，也会再次删除缓存，从而读到最新数据。
Write/Read Through Cache：利用缓存提供的写通(Writethrough)或读取通(Read through)策略，让缓存管理器负责数据的读写，确保数据的一致性。
Write Behind Caching：更新操作首先在缓存中执行，然后异步批量更新到数据库，这种策略要考虑数据丢失的风险和数据一致性的问题。

2. 数据库触发器：使用数据库触发器在数据发生变化时自动更新缓存，确保数据一致性。
3. 事务消息：通过使用支持事务的消息队列，将缓存操作和数据库操作放到同一个事务中，确保两者要么都成功，要么都失败。
4. 最终一致性：接受在某个时间窗口内缓存与数据库中的数据不一致，但是通过后台异步进程定期校对并同步数据，保证最终一致性。
5. 使用分布式缓存解决方案：选择支持一致性哈希、数据同步等特性的分布式缓存解决方案，如Redis Cluster，保证数据在多个节点之间的一致性。
【Redis五大经典业务问题剖析及解决方法】6. 版本号/时间戳校验：给数据库记录添加版本号或时间戳，缓存数据时一同缓存这个版本信息，每次读取缓存数据时都检查版本或时间戳是否相符，若不符则重新从数据库加载。
7. 强制缓存过期：设置较短的缓存过期时间，确保数据定期从数据库中刷新。
五、数据并发竞争
数据并发竞争访问问题，通常指的是多个客户端或线程同时对同一数据进行读写操作时，由于没有妥善的并发控制措施导致数据出现不一致或者丢失的情况。这个问题在分布式系统和多用户系统中尤为常见，尤其是在使用像Redis这样的缓存系统时也会遇到。
出现问题的场景