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微服务化后缓存怎么做

,比如我更新的地方,查找数据时不能缓存,页面展示的查找的地方需要缓存。...否则就会出现上述的问题,调用方并不清楚其中的逻辑,不走缓存的话就会使得调用次数增加,QPS的增加会导致慢SQL打垮数据库 解法 缓存更新本身就是一个难解的问题,在微服务化后,多个服务就更加复杂了。...跨服务调用为了减少rpc调用,可以再进行一层缓存。...因为这些调用可以接受过期的数据,再进行一层缓存没问题,expired time叠加也没多大影响(expire time在这边主要是影响缓存的命中数) 以上述店铺查询问题改造为例 ?...扩展:如果后续有case在跨服务的调用时,对数据的过期比较敏感,并且在调用方也做了缓存,那就是跨服务的多级缓存一致性的问题。那就需要服务方告知调用方缓存何时失效,使用消息队列or其他方式来实现。

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阿里老司机教你微服务化后缓存怎么做

问题2: 统计店铺的被关注数导致的慢SQL,导致数据库cpu飙高,影响到了整个应用 SQL 这两种代码的写法都是基于一个基准 不同的地方的缓存策略不一样,比如我更新的地方,查找数据时不能缓存,页面展示的查找的地方需要缓存...那么不同的修改频率,是否缓存/缓存策略自然不同,使用同一个参数Booleancache来控制显然不妥 第二个问题,这种统计类的需求使用SQL统计是一种在数据量比较小的情况下的权宜之计,当数据规模增大后,...否则就会出现上述的问题,调用方并不清楚其中的逻辑,不走缓存的话就会使得调用次数增加,QPS的增加会导致慢SQL打垮数据库 解法 ---- 缓存更新本身就是一个难解的问题,在微服务化后,多个服务就更加复杂了...跨服务调用为了减少rpc调用,可以再进行一层缓存。...在跨服务的调用时,对数据的过期比较敏感,并且在调用方也做了缓存,那就是跨服务的多级缓存一致性的问题。

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