缓存是提升系统性能的关键手段，合理选择缓存策略能显著降低延迟并提高吞吐量。以下是常见的缓存策略及其应用场景：

1. 常见缓存策略

  • LRU（Least Recently Used） 🧠
    通过淘汰最近最少使用的数据，适合内存有限的场景。

    LRU_算法

  • LFU（Least Frequently Used） 📊
    优先删除使用频率最低的数据，适合高频访问的场景。

  • FIFO（First In, First Out） ⏱️
    先进先出队列，简单但可能牺牲部分缓存效率。

2. 缓存穿透与解决方案

  • 问题：高频查询不存在的数据，导致数据库压力激增。

  • 方案：

    • 布隆过滤器（Bloom Filter）🔍
    • 设置空值缓存（Empty Cache）
    • 限制请求频率（Rate Limiting）
    缓存穿透_解决方案

3. 缓存击穿与雪崩

  • 缓存击穿：热点数据过期后，大量并发请求穿透到数据库。
  • 缓存雪崩：大量缓存同时失效，引发数据库连锁故障。
  • 应对措施：
    • 设置随机过期时间（Random TTL）
    • 使用互斥锁（Mutex Lock）
    • 高可用缓存集群

4. 缓存性能调优技巧

  • 预热缓存：系统启动时加载热点数据。
  • 分层缓存：本地缓存 + 分布式缓存（如Redis）
  • 监控与告警：实时追踪缓存命中率、淘汰率等指标。

如果需要更深入的缓存原理解析，可参考缓存原理与实现。