api 缓存

API 缓存详解

API 缓存的基本概念

API 缓存是指在客户端与服务器之间或服务器内部存储 API 响应数据的技术，目的是减少重复请求对后端服务的压力，提升接口响应速度,降低网络带宽消耗。

API 缓存的作用

常见的 API 缓存策略

HTTP 协议级缓存

• 浏览器缓存：通过 Cache-Control 或 Expires 设置缓存时间。
• CDN 缓存：如 Cloudflare、阿里云 CDN，缓存静态资源和动态 API 响应。
• 服务器缓存：Nginx、Redis 等中间件缓存。

应用层缓存

• 内存缓存：如 Redis、Memcached,适合高频读写场景。
• 本地缓存：在客户端或服务器代码中存储（如 JavaScript 的 localStorage）。
• 数据库查询缓存：MySQL 等数据库内置的查询结果缓存。

缓存粒度控制

缓存的位置与实现方式

缓存机制与策略

缓存键设计

• 唯一性：根据 URL、请求参数、用户身份生成唯一键（如 userId_apiEndpoint_params）。
• 示例：GET /user/123?lang=en → 键值为 user_123_en。

缓存有效期（TTL）

• 固定 TTL：如 60s,适用于数据更新频率已知的场景。
• 动态 TTL：根据数据特性动态调整（如股票数据设为 1s，用户信息设为 5min）。

缓存淘汰策略

缓存失效与更新

缓存失效场景

• 数据变更：数据库更新后，需主动清除或更新缓存（如使用消息队列通知）。
• 缓存超时：TTL 到期后自动删除。
• 强制刷新：客户端主动发送带 Cache-Control: no-cache 的请求。

缓存更新策略

• Write-Through：写操作同时更新缓存和数据库。
• Write-Back：先更新缓存,异步同步到数据库。
• Cache-Aside：读取时先查缓存,未命中再查数据库并回填缓存。

常见问题与解决方案

缓存击穿（热点数据过期）

• 问题：高并发下，某个热点数据在失效后瞬间涌入大量请求,穿透到数据库。
• 解决方案：
  • 设置互斥锁（如 Redis 的 SETNX）,保证只有一个线程去加载数据。
  • 永不过期 + 异步更新（如定时任务刷新缓存）。

缓存雪崩（大量缓存同时失效）

• 问题：大量缓存在同一时间过期,导致数据库压力骤增。
• 解决方案：
  • 随机化 TTL 时间（如基础时间 + 随机值）。
  • 分层缓存（如先查本地缓存，再查分布式缓存）。

缓存穿透（查询不存在的数据）

• 问题：请求的数据不在缓存也不在数据库中,导致持续穿透到数据库。
• 解决方案：
  • 缓存空值（如 NULL 或 EMPTY 标记）。
  • 布隆过滤器（Bloom Filter）预检数据是否存在。

相关问题与解答

问题 1：如何选择 API 缓存的粒度？

解答：

• 粗粒度缓存：适合数据整体更新频率低的接口（如商品详情），但可能导致部分字段过时。
• 细粒度缓存：适合频繁部分更新的数据（如用户状态），但实现复杂度高。
• 建议：优先缓存高频查询且数据稳定的接口，对实时性要求高的数据采用短 TTL 或字段级缓存。

问题 2：如何保证缓存与数据库的一致性？

解答：

• 强一致性：每次写操作后同步更新缓存（如 DELETE / UPDATE 后删除缓存）。
• 最终一致性：允许短期不一致，通过异步任务或消息队列延迟更新缓存。
• 折中方案：设置合理的 TTL，结合版本号或时间戳校验

以上内容就是解答有关“api 缓存”的详细内容了，我相信这篇文章可以为您解决一些疑惑，有任何问题欢迎留言反馈，谢谢阅读。