為什麼緩存與資料庫要結合使用，使用緩存的目的是為了減少用戶請求穿透到服務端和資料庫，儘量將資源放置在離用戶更近的地方，讓用戶能夠更快得到應答。在一些活動大促、秒殺場景中，經常會面臨突然的流量爆發，造成系統的高併發訪問。例如秒殺商品的詳情頁內容提前預熱到緩存中，能緩解資料庫讀取壓力。但在高併發下，緩存 ...
為什麼緩存與資料庫要結合使用，使用緩存的目的是為了減少用戶請求穿透到服務端和資料庫，儘量將資源放置在離用戶更近的地方，讓用戶能夠更快得到應答。在一些活動大促、秒殺場景中，經常會面臨突然的流量爆發，造成系統的高併發訪問。例如秒殺商品的詳情頁內容提前預熱到緩存中，能緩解資料庫讀取壓力。但在高併發下，緩存與資料庫的使用存在兩個痛點 痛點一：在高併發訪問下，緩存的使用會引發穿透、雪崩、擊穿等問題，導致流量穿透緩存層直接壓到資料庫，如果超出了資料庫系統承載能力，會造成宕機。 痛點二：緩存與資料庫如何更新同步，才能保持兩邊數據是一致的。是先更新資料庫後更新緩存，還是先更新緩存再更新資料庫。更新完緩存後，更新資料庫失敗，怎麼辦？又或者更新資料庫後，在更新緩存時，有另一個業務線程去更新資料庫，此時更新緩存里的數據是臟數據，和資料庫不一致。 緩存穿透是用戶大量訪問一個不存在的key建引起，請求穿透到資料庫。 緩存擊穿是一個熱點key突然緩存時間到期失效，大量請求落到資料庫。 緩存雪崩是指大範圍key在同一時間失效，請求同一時間落到資料庫。 以上緩存問題，假設緩存不設置過期失效時間，請求不會回溯到資料庫，也就不會發生擊穿、雪崩等問題。緩存穿透如果訪問不存在key，直接返回空值，請求也不會回溯到資料庫。但如果不回溯到資料庫，緩存如何更新，例如在更新資料庫時，主動更新緩存。這個方案看似合理，但在更新緩存時，存在併發更新的問題，後一個更新緩存的值可能被前一個值覆蓋，這是因為緩存更新沒類似資料庫的事務隔離機制，更新操作是一個非冪等操作。 通過消息隊列將更新緩存操作串列處理，可以解決併發更新的問題，比如線程A、線程B在併發更新資料庫時，利用資料庫事務隔離機制避免臟讀、不可重覆讀。然後把數據標識寫入消息隊列，接下來消費消息隊列，再通過數據標識去讀取資料庫相應數據並刷新緩存。雖然非同步操作無法保證順序，但最終是通過數據標識獲取新的數據刷新緩存，所以不會出現前後步驟值被相互覆蓋的問題。
