需要考虑缓存的容量限制
数据大小： 如果数据量较大，。 2. 系统规模 分布式程度： 在分布式系统中，需要考虑分布式锁、分布式缓存等技术。 并发量： 高并发场景下，需要选择高性能的缓存和数据库。 3. 性能要求 响应时间： 缓存可以显著提高响应速度。 吞吐量： 选择高性能的缓存和数据库。 4. 数据一致性 最终一致性： 对于部分业务场景，最终一致性即可满足需求。 强一致性： 对于金融支付等对数据一致性要求极高的场景，需要采用分布式事务等技术。 5. 开发成本 技术栈： 选择熟悉的技术栈可以降低开发成本。维护成本： 考虑系统的长期维护成本。 6. 扩展性 未来需求： 考虑系统未来的扩展性，选择可扩展的方案。 具体选择建议 高并发、低延迟场景： 使用Redis作为缓存，存储幂等键和结果。 对于高并发写操作，可以使用Redis的分布式锁。 数据一致性要求高、数据量 https://wsdatab.com/ 大的场景： 使用数据库记录幂等信息，并建立索引加速查询。 可以考虑使用消息队列异步处理，提高系统性能。 对数据持久化要求高的场景： 使用数据库记录幂等信息。 可以将缓存作为数据库的二级缓存。 常见问题与解决方案 缓存穿透、雪崩、击穿： 缓存穿透：设置默认值、布隆过滤器。
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缓存雪崩：设置不同过期时间、降级。 缓存击穿：锁机制、多层缓存。 分布式锁： Redis分布式锁：RedLock算法、Redisson。 Zookeeper分布式锁：基于临时节点和顺序节点。 数据一致性： 最终一致性：消息队列、补偿机制。 强一致性：分布式事务。 其他注意事项 幂等键设计： 幂等键的设计要足够唯一，包含足够的信息。 缓存过期时间设置： 缓存过期时间要根据业务特点合理设置。 错误处理： 对于各种异常情况要进行合理的错误处理。 性能监控： 定期对系统进行性能监控，及时调整。
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