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在解决缓存一致性的过程中,有多种途径可以保证缓存的最终一致性,应该根据场景来设计合适的方案,读多写少的场景下,可以选择采用“Cache-Aside结合消费数据库日志做补偿”的方案,写多的场景下,可以选择采用“Write-Through结合分布式锁”的方案,写多的极端场景下,可以选择采用“Write-Behind”的方案。
该文探讨了如何在互联网大厂项目中设计和使用缓存,以应对百万级流量。作者以秒杀系统为例,提出采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存架构,强调了缓存设计在抗高并发流量中的重要性。文章详细阐述了秒杀系统对缓存的核心诉求,包括流量分层、读写策略和并发控制,以及如何处理缓存失效的情况。此外,还介绍了缓存的使用场景,如接口缓存策略,并分析了缓存集群方案、缓存交互流程和缓存刷新机制。最后,讨论了数据一致性问题和代码的扩展性实现。文中提供了开源的缓存方案链接,包括GitHub、Gitee和GitCode仓库。