电商网站运营,空间站 参考消息,网页创建站点,wordpress编辑页面加载慢常见问题 大数据量高并发情况下如何更新缓存二级目录三级目录 大数据量高并发情况下如何更新缓存
首先是查询的时候#xff0c;一般先查询缓存#xff0c;在查询数据库#xff0c;同步的去更新缓存但是都是异步去更新#xff0c;引入消息队列MQ 本质是个队列#xff0c;F… 常见问题 大数据量高并发情况下如何更新缓存二级目录三级目录 大数据量高并发情况下如何更新缓存
首先是查询的时候一般先查询缓存在查询数据库同步的去更新缓存但是都是异步去更新引入消息队列MQ 本质是个队列FIFO先入先出只不过队列中存放的内容是message而已还是一种跨进程的通信机制用于上下游传递消息。在互联网架构中,MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后消息发送上游只需要依赖MQ不用依赖其他服务 异步修改完数据库之后去更新缓存可能出现数据不一致的情况如果缓存设置的实践比较短是可以接受的查询缓存没有数据 查询数据库写一个MQ消息异步的去更新也可以用多线程异步去代替可以加一个分布式锁来实现但是锁效率很低。所以可以对数据库做限流不能加锁可以对数据库分库分表主从数据库层面限流防止重复更新。可以做一个分布式锁给mq消息加一个唯一ID防止重复消费还有其它方法监听数据库的binlog日志有一个单独的程序监听监听到了之后修改缓存但是binlog流程是比较长的代码量比较多查询查不到然后查询数据库写入缓存这个情况。不是每个公司都把数据写入到缓存中只把活跃的用户的数据写入到缓存中
二级目录
三级目录
