redis缓存和mysql数据库同步

附redis关于缓存雪崩和缓存穿透，热点key

穿透

穿透：频繁查询一个不存在的数据，因为缓存不命中，每次都要查询持久层。从而失去缓存的意义。

解决办法： 持久层查询不到就缓存空结果，查询时先判断缓存中是否exists(key) ,若是有直接返回空，没有则查询后返回，

                  注意insert时需清除查询的key，不然即使DB中有值也查询不到(固然也能够设置空缓存的过时时间）

雪崩

雪崩：缓存大量失效的时候，引起大量查询数据库。
解决办法：①用锁/分布式锁或者队列串行访问

                  ②缓存失效时间均匀分布

热点key

热点key:某个key访问很是频繁，当key失效的时候有打量线程来构建缓存，致使负载增长，系统崩溃。

解决办法：

①使用锁，单机用synchronized,lock等，分布式用分布式锁。

②缓存过时时间不设置，而是设置在key对应的value里。若是检测到存的时间超过过时时间则异步更新缓存。

③在value设置一个比过时时间t0小的过时时间值t1，当t1过时的时候，延长t1并作更新缓存操做。

4设置标签缓存，标签缓存设置过时时间，标签缓存过时后，需异步地更新实际缓存  具体参照userServiceImpl4的处理方式

 

总结

1、查询redis缓存时，通常查询若是以非id方式查询，建议先由条件查询到id,再由id查询pojo

2、异步kafka在消费端接受信息后，该怎么识别处理那张表，调用哪一个方法，此问题暂时还没解决

3、比较简单的redis缓存，推荐使用canal

参考文档

http://blog.csdn.net/fly_time2012/article/details/50751316

http://blog.csdn.net/kkgbn/article/details/60576477

http://www.cnblogs.com/fidelQuan/p/4543387.html