n_rts的博客

摘要：文章对比分析了"击穿"和"穿透"两种缓存问题的区别及解决方案。"击穿"指高并发请求在缓存失效瞬间涌入数据库，解决方案包括设置永不过期、加锁机制等；"穿透"则是无效请求直接穿透缓存到达数据库，可通过参数校验、布隆过滤器、缓存空结果等方式防范。两种问题成因不同，需采取针对性的防御措施。

摘要：本文介绍了本地缓存和分布式缓存的组合使用方案。本地缓存（如Guava、Caffeine）作为一级缓存存储低频更新数据，分布式缓存（如Redis）作为二级缓存存储高频更新数据。为解决分布式系统中本地缓存一致性问题，提出利用Redis的Pub/Sub机制实现节点间缓存同步：数据变更时发布消息，其他节点订阅更新，确保缓存一致性。该方案具有实时同步、减少不一致性、解耦更新逻辑等优势，同时需注意消息丢失、延迟和性能问题。通过这种多级缓存架构和消息机制，可以有效提升系统的缓存效率和一致性。

A系统在删除缓存之后，推了消息给B系统，后面还有一段代码导致方法没有立即结束，B系统收到消息之后立马来请求了数据，响应实在是太快了，由于A系统事务还没有提交，导致B系统请求到的是旧数据，并写入了缓存。确认了一下，方法上有事务。也就是说在删除缓存之后，事务还没有提交，数据库中的数据还不是新数据，这时候有人调用了查询接口。方案一，删除缓存之后立马将新数据写入到缓存，存在隐患，如果后续代码发生异常导致数据回滚，则缓存与数据库不一致。系统里有一个修改数据的方法，在修改数据之后，删除了redis的缓存。

业务系统部署在多个机房，分主机房和备机房，多个机房都可用其他系统通过队列下发数据，只能在主机房接收主机房接收数据之后，修改数据库数据，并同步到备机房数据库，然后删除redis缓存（通过懒加载在下次查询数据时写缓存），删除动作也同步到备机房。