分布式缓存更新,缓存更新策略

分布式缓存更新,缓存更新策略

事实上，这很简单。它存储请求刷新缓存页面，然后更新页面上的数据，并重置页面缓存。 3页面刷新代码如下：protectedvoidPage_Load(objectsender,EventArgse)致力于为政府、企事业单位提供前沿的超融合、分布式存储、私有云、桌面云、托管云、边缘计算等产品和服务的安全可靠、独立、可信的数字解决方案帮助用户创建统一的线上线下架构，统一管控统一

ˋ△ˊ 分布式缓存：是指独立于应用程序的缓存组件或服务。其最大的优点是本身是一个独立的应用程序，与本地应用程序隔离，多个应用程序可以直接共享缓存。 目前成千上万的应用服务都活跃着各种类型的缓存，并且没有缓存。WriteBehindCaching更新模式与Read/WriteThrough更新模式类似，区别在于WriteBehindCaching更新模式的数据持久化操作是异步的，而Read/WriteThrough更新模式的数据持久化操作是同步的。

∪△∪ 更新：首先将数据保存到数据库中，成功后使缓存生效。 此外，知名社交网站Facebook也在《ScalingMemcacheatFacebook》论文中提出，他们也采用先更新数据库，再删除缓存的策略。 这种情况下，1.只写入数据库，缓存由缓存组件更新（No-writeallocate）2.只写入缓存，缓存组件同步到数据库（WriteAllocate）一般情况下，一般采用No-writeallocate，一次写入少

4.分布式缓存更新：在分布式系统中，当多个节点同时更新缓存时，为了避免缓存数据不一致，可以采用乐观锁来控制缓存更新。 乐观锁可以在更新缓存之前检查缓存版本号。如果版本号为3，则主动更新缓存。如果数据源中的数据更新，则主动更新缓存。 一致性：三者中一致性最高，只要能确定正确的更新，就能保证一致性。 开发和维护成本：这个比较高。业务数据更新和缓存都比较贵。

删除缓存：更新数据库时使缓存无效，查询时再更新缓存。如何确保缓存和数据库操作同时成功或失败。对于单系统：将缓存和数据库操作放在一个事务中。对于快速发展的分布式微服务。 如今，在高并发的分布式系统中，缓存是提高系统性能的重要手段。 如果没有缓存拦截后端请求，大量请求将直接落到系统底层数据库。 系统难以承受高并发的影响。