优点*：

无锁设计，性Nenggeng高。

缺点*：

数据一致性较弱，可Neng读到旧数据。

异步重建可Neng失败，需增加重试机制。

思路*：缓存不设置过期时间，通过后台任务定期geng新缓存。

Redis缓存在高并发场景下可Neng会出现热点Key失效导致数据库压力暴增的情况,这属于缓存在高并发场景下的一个常见问题,解决办法就是将所有请求dou走DB.

这个问题类型 触发原因 影响范围 典型场景 缓存在高并发场景下 常见的例子:

缓存在高并发场景下的常见问题之一是缓存在热点Key失效后大量请求直接访问数据库导致DB压力过大。

当用户频繁访问某个特定商品详情页时,Ru果该商品的库存数据在后台没有及时geng新,那么当用户点击购买按钮时,就会触发大量的请求直接访问数据库导致DB压力过大。

当用户发起秒杀活动时,Ru果秒杀库存数据在后台没有及时geng新,那么当用户点击购买按钮时,就会触发大量的请求直接访问数据库导致DB压力过大。

所以说,缓存在高并发场景下就是指大量的请求由于拿不到缓存在中的数据,于是越过缓存在去查数据库.269:场景示例:查询订单列表,通过接口获取redis缓存中的数据,使用JMeter模拟1000个请求,第一次演示缓存在未过期的情况,第二次演示过期的情况,通过观察后台以及JMeter展示的吞吐量获取两次请求的区别。

思路*：缓存不设置物理过期时间，而是将过期时间存储在Value中，由业务逻辑判断是否过期。

def get_data:
    data = redis.get
    if data is None:
        # 尝试获取锁
        lock_key = f"lock:{key}"
        if redis.setnx:  # SET key 1 NX EX 5  #锁过期时间避免死锁  try: # 从 DB 加载value=db.queryredis.setfinally:redis.delete else: # 未获取锁 ，短暂等待后重试或返回旧数据time.sleepreturn get_data

优点*：

简单有效，Neng严格避免大量请求穿透。

缺点*：

锁竞争可Neng导致性Neng下降。

锁过期时间需要合理设置，避免死锁或长时间阻塞。

多级**缓存在**是一种解决**缓存在**高并发场景下问题的有效方法.它通常采用以下架构:

使用一级**缓存在**进行快速访问.Ru果一级**缓存在**命中,

. 二级**缓存在**: Ru果一级**缓存在**未命中,则从二级**缓存在**中读取数据.

def get_data_with_mutex:value=redis.getifvalueisnotNone:returnvalue# 尝试获取分布式锁lock_key= lock: +keyifredis.setnx:# SET key 1 NX EX 5  #锁过期时间避免死锁try:# 从 DB 加载value=db.query#写入 Redis redis.set finally:#释放资源redis.delete else:# 未获取锁 ，短暂等待后重试 or 返回旧数据time . sleep return get_data 

// 使用布隆过滤器来过滤无效请求  // 
创建一个布隆过滤器实例 // 添加所有可Neng的 Key 到布隆过滤器 // 在接收到新的 Key 时检查它是否在布隆过滤器中 // Ru果不在布隆过滤器中则认为该 Key 无效并拒绝其请求