2018-05-10感觉更多的是不是应该说下缓存的监控，雪崩，缓存和数据库的一致性，以及热点缓存处理等一些场景的处理，这样会觉得更深入一些 2 27
2018-05-10这篇的内容有大部分是跟之前博客上的一篇 缓存更新的套路 重复了作者回复: 是的。这是为了整个系列的完整。
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2018-05-10Read/Write Through 模式中对数据库的操作一定要交给交给缓存代理么，如果是这样就会带来两个问题：
1. 需要在缓存服务中实现数据库操作的代码，我从来没有这么做过，也不清楚目前主流缓存是否支持这样的操作。
2. 缓存服务与数据库之间建立了依赖。
我在工作中更常见的做法是由应用服务操作缓存以及数据库，这样的话感觉就跟前面的cache aside模式很像了。
可能是我对Read/Write Through模式理解不深，说错的地方还请老师指正 1 4
2018-05-13Cache aside 更新数据库 然后失效缓存，在读很高的情况下，会不会相当于缓存被击穿？作者回复: 怎么会呢？
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2020-01-13LRU 的锁竞争, 有没有什么解决方法？谢谢 2
2018-12-12你好，我看了“架构之路”的公众号，
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=404202261&idx=1&sn=1b8254ba5013952923bdc21e0579108e&scene=21#wechat_redirect
这里说了大部分场景是建议 先 “缓存失效 -> 再更新数据”。
比如：先写数据再淘汰缓存会有如下情况：
“假设先写数据库，再淘汰缓存：第一步写数据库操作成功，第二步淘汰缓存失败，则会出现DB中是新数据，Cache中是旧数据，数据不一致【如上图：db中是新数据，cache中是旧数据】。”
我想听听你的看法。展开 2 2
2018-06-01皓哥，对于很多需要统计的数据或者筛选条件复杂的怎么利用缓存了？ 2- 2018-05-14Cache aside 更新数据库 然后失效缓存。失效时读不到缓存，不是会打到数据库的流量很高？ 1 1
2018-05-11write through 这种模式，如果没有命中缓存更新数据库后返回，后面缓存谁来更新？这种更新想想好像很复杂 1
2020-01-15如果对比 Cache Aside 和 Read / Write Through 两者的流程图，会发现查询的时候基本是一样的，只有更新操作有点差别。但其实他们最大的区别不是在查询和更新流程上，而是前者需要在应用中去管理缓存的命中、失效和更新，而后者则由后端存储去控制命中、失效和更新策略，对应用来说更简单了。
当然简单也是有代价的，这就意味着所有的数据都会被缓存了，而且都是按照相同的缓存策略。当然也可以通过暴露参数给应用去提供更多的灵活性，但这样事情就变得复杂了。
2020-01-11三大缓存设计模式，cache aside，read/write through，write behind cache；缓存是以空间换时间，牺牲了强一致性，带来高性能和可用性。缓存分片希望也能分析分析
2020-01-06坚持学习，学习笔记 https://mubu.com/colla/o4SSnpN4B0- 2019-07-10大家缓存一般怎么用的啊。 我这里有一个疑问。
比如我有一个组织机构表， 然后我有好几个针对组织机构表的查询方法， 然后我spring boot 直接对这些方法进行缓存。
那么问题是：一旦我更新了某个机构的信息。 我想这个时候应该对上述多个方法的缓存都做失效处理。
大家一般是怎么做的啊？，
首先spring boot 的cache是自动根据所有参数信息来生成的key， 我更新机构信息的时候，都不知道应该让那些key失效。还有即使知道了这些key的信息， 那程序上我得一直维护一个 缓存keys 和 update 方法之间的映射？那不得在所有缓存和需要更新的方法加一层aop，动态维护这个映射关系？,展开 1 - 2019-07-10大家缓存一般怎么用的啊。 我这里有一个疑问。
比如我有一个组织机构表， 然后我又好几个正对组织机构表的查询方法， 然后我spring boot 直接对这些方法进行缓存。
那么问题是：一旦我更新了某个机构的信息。 我想这个时候应该对上述多个方法的缓存都做失效处理。
关键是怎么做啊？，
首先spring boot 的cache是自动根据所有参数信息来生成的key， 我更新机构信息的时候，都不知道应该让那些key失效。还有即使知道了这些key的信息， 那程序上我得一直维护一个 缓存keys 和 update 方法之间的映射？,展开 
2019-07-03Read/Write Through怎么避免并发造成的脏数据，难道要在数据服务上加锁吗？
2019-06-14缓存是一个提高系统性能的关键模块，通常一个系统的性能瓶颈会出现在数据库，而数据库增删改查的操作里，涉及到写的操作是带来性能瓶颈的地方。通常大多数的系统操作都是读多写少，写的过程因为要保证数据的一致性，因此在写的过程需要加锁，没有缓存会带来异能的极大损耗。
缓存的实现分三种方式，cache aside，read write through，write back。缓存的替换算法一般是LRU替换算法，lru在存取过程中要加锁。
2018-09-01数据在本地做了缓存，这些数据由下游的一组服务提供，当缓存过期时，将会穿透到下游去取数据。若下游的服务出现波动，将导致缓存的更新时间变长，在这个区间里的请求将全部会穿透，可能会导致服务过载。请问下老师有没有好的方式优化下这个场景
2018-06-01Cache aside 需要处理并发读问题，缓存失效时多个读会打到数据库
2018-05-10陈皓老师好，redis 分片热点问题，有没有什么好的解决方案？作者回复: 建数据索引服务