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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习计算机编程开发技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，缓存设计都面临哪些问题。
Redis
Redis是一个独立的系统软件，和我们写的业务程序是两个软件。当我们部署了Redis实例后，它只会被动地等待客户端发送请求，然后再进行处理。所以，如果应用程序想要使用Redis缓存，我们就要在程序中增加相应的缓存操作代码。所以我们也把Redis称为旁路缓存，也就是说：读取缓存、读取数据库和更新缓存的操作都需要在应用程序中来完成。
而作为缓存的Redis，同样需要面临常见的问题：
缓存的容量终究有限
上游并发请求冲击
缓存与后端存储数据一致性
替换策略
一般来说，缓存对于选定的被淘汰数据，会根据其是干净数据还是脏数据，选择直接删除还是写回数据库。但是，在Redis中，被淘汰数据无论干净与否都会被删除，所以，这是我们在使用Redis缓存时要特别注意的：当数据修改成为脏数据时，需要在数据库中也把数据修改过来。
所以不管替换策略是什么，脏数据有可能在换入换出中丢失。那我们在产生脏数据就应该删除缓存，而不是更新缓存，一切数据应该以数据库为准。这也很好理解，缓存写入应该交给读请求来完成;写请求尽可能保证数据一致性。
至于替换策略有哪些，网上已经有很多文章归纳之间的优劣，这里就不再赘述。
ShardCalls
并发场景下，可能会有多个线程(协程)同时请求同一份资源，如果每个请求都要走一遍资源的请求过程，除了比较低效之外，还会对资源服务造成并发的压力。
go-zero中的ShardCalls可以使得同时多个请求只需要发起一次拿结果的调用，其他请求"坐享其成"，这种设计有效减少了资源服务的并发压力，可以有效防止缓存击穿。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请在707945861群中学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-02-12
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