分布式服务器缓存技术_分布式缓存（Redis）

3.4使用示例 在接口的实现方法上加上 @Cache 注解即可，

@Cache(key = "#userId", expiryTime = 60)

public User getUserById(String userId){

// 省略代码…

四、数据一致性 缓存与数据库的数据一致性是使用缓存时必须考虑的问题，解决思路主要有两种： 1.先更新数据库，再删除缓存 2.先更新缓存，再更新数据库（较少用） 第一种思路适用于读多写少的场景，因为如果先操作缓存的话，有可能出现大量请求访问到老数据的情况，而第二种则适用于写多读少的场景，但这种情况较为少见。 五、高可用 5.1缓存穿透 缓存穿透是指查询一个数据库一定不存在的数据，由于缓存没有该数据，请求会到数据库去查询，从而导致数据库压力过大，解决方案通常是对查询的数据进行校验，或者当查询的数据为空时，也将空值存入缓存。 5.2缓存击穿 缓存击穿是指当缓存中某一 key 的数据过期的瞬间，大量的并发请求同时涌入，这些请求都会去数据库加载数据，解决方案通常是设置热点数据永不过期或者使用分布式锁。 5.3缓存雪崩 缓存雪崩是指在同一时间大面积的缓存数据同时过期，导致大量的请求都去数据库加载数据，解决方案通常是给缓存数据设置不同的过期时间，避免同时过期。 5.4Redis 集群 Redis 集群提供了高可用的方案，通过分片技术将数据分布在多个节点上，即使某个节点出现问题，其他节点也可以继续提供服务。 六、文章小结 本文主要介绍了 Redis 作为分布式缓存的使用方式和一些常见问题的解决方案，在实际项目中，我们还需要根据具体的业务场景来选择最合适的缓存策略和技术，希望本文能够对你有所帮助。