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当Redis缓存出现问题或者无法正常工作时,需要有一种应对措施,避免直接访问数据库而导致整个系统瘫痪。缓存降级就是这样一种机制。
主要的缓存降级策略包括:
- 本地缓存降级
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- 当Redis缓存不可用时,可以先尝试使用本地进程内缓存,如Guava Cache或Caffeine等。
- 这样可以减少对Redis的依赖,提高系统的可用性。
- DB访问降级
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- 当Redis缓存和本地缓存都不可用时,可以直接访问数据库。
- 但需要限制访问频率,采用限流、熔断等机制,防止数据库被打垮。
- 返回默认值降级
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- 当前述两种降级方式都无法满足需求时,可以直接返回默认值。
- 例如,对于查询操作,可以返回空列表或者某个固定值。
- 异步更新降级
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- 对于写操作,可以采用异步更新的方式,先更新数据库,再异步更新Redis缓存。
- 这样可以保证数据的一致性,同时也能提高系统的可用性。
- 手动介入降级
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- 在一些特殊情况下,可以考虑人工介入,临时关闭Redis缓存,直接访问数据库。
- 这种方式灵活性高,但需要人工参与,可能会影响系统的自动化程度。
缓存降级的关键是要提前设计好降级策略,并在代码中实现相应的逻辑。同时,还要定期测试和验证这些降级策略的有效性,确保在Redis缓存出现问题时,系统能够平滑地进行降级,保证业务的正常运行。
总之,缓存降级是一种非常重要的容错机制,可以大大提高系统的可用性和稳定性。
近日总结：从今天开始实训，要实训两周，有利也有弊，没有课了，能有更多操作了，但是每天要求九点，和下午三点，其实个人觉得可以时间更早一点，每天早八才是美滋滋～（发疯ing）