使用布隆过滤器判断数据是否存在
布隆过滤器，减少无效的数据库查询。 4. 缓存雪崩 多级缓存：设置多级缓存，降低单点故障风险。 失效时间随机化：避免大量数据同时过期。 限流：限制对后端系统的访问频率。 5. 缓存更新策略 写穿透：数据更新时，先更新数据库，再删除缓存。 写后失效：数据更新后，将缓存标记为失效，下次请求时重新从数据库加载。 写时更新：数据更新时，同时更新缓存。 6. 缓存容量 根据业务需求：根据业务的访问频率和数据大小，合理设置缓存容量。动态调整：根据系统负载情况，动态调整缓存容量。 7. 缓存分区 水平分区：将数据按照哈希值分到不同的缓存节点上。 垂直分区：根据数据类型或访问频率进行分区。 8. 缓存替换算法 LRU、LFU、FIFO 等算法的选择，取决于业务场景和数据特点。 9. 数据序列化 选择合适的 https://wsdatab.com/ 序列化方式：如 JSON、Protobuf 等，影响序列化和反序列化的性能。 10. 缓存监控 缓存命中率：衡量缓存的有效性。 缓存大小：监控缓存的使用情况。 缓存更新频率：监控缓存的更新频率。
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11. 缓存与数据库的一致性 CAP理论：在分布式系统中，一致性、可用性和分区容错性无法同时满足。 BASE理论：Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）、Eventually consistent（最终一致性）。 12. 缓存的持久化 数据持久化：将缓存数据持久化到磁盘，防止数据丢失。 快照：定期对缓存数据进行快照，以便恢复。 选择合适的缓存系统 Redis：功能丰富，性能优异，适用于各种场景。 Memcached：高性能的内存对象缓存系统，适合高并发场景。
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