1) Spring-Cache的不足之处
1）、读模式
缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据，可通过spring.cache.redis.cache-null-values=true
缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;
使用sync = true来加锁，解决击穿问题
缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
2)、写模式：（缓存与数据库一致）
a、读写加锁。
b、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
c 、读多写多，直接去数据库查询就行
3）、总结：
常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：
写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
若有收获，就点个赞吧
0 人点赞
