本地缓存,浏览器清理缓存

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清理缓存的方法总结处理服务器端缓存故障的经验。缓存失败的示例如下伪代码：local value=get_from_cache（key）如果不是value，则value=que浏览器缓存...

服务器端缓存失效的应对方法经验总结。

缓存失效情况举例看下这个段伪代码：代码如下:localvalue=get_from_cache(key)ifnotvaluethenvalue=query_db(sql)set_to_cache(value，timeout=100)endreturnvalue看上去没有问题，在单元测试情况下，也不会有异常。

但是，进行压力测试的时候，你会发现，每隔100秒，数据库的查询就会出现一次峰值。

如果你的cache失效时间设置的比较长，那么这个问题被发现的机率就会降低。

为什么会出现峰值呢?想象一下，在cache失效的瞬间，如果并发请求有1000条同时到了query_db(sql)这个函数会怎样?没错，会有1000个请求打向数据库。

这就是缓存失效瞬间引起的风暴。

它有一个英文名，叫dog-pileeffect。

怎么解决?自然的想法是发现缓存失效后，加一把锁来控制数据库的请求。

具体的细节，春哥在lua-resty-lock的文档里面做了详细的说明，我就不重复了，请看这里。

多说一句，lua-resty-lock库本身已经替你完成了waitforlock的过程，看代码的时候需要注意下这个细节。

传统缓存失效应对策略为了提高业务访问速度，提升业务读并发，很多用户都会在业务架构中引入缓存层。

业务所有读请求全部路由到缓存层，通过缓存的内存读取机制大大提升业务读取性能。

缓存中的数据不能持久化，一旦缓存异常退出，那么内存中的数据就会丢失，所以为了保证数据完整，业务的更新数据会落地到持久化存储中，例如DB。

目前云用户的业务架构一般如下图：

在上图中，大家可以看到，用户的更新数据直接持久化到DB,业务读请求直接请求缓存数据，所以业务需要解决缓存失效问题，即解决因为数据变更导致缓存中的数据失效的问题。

目前业务解决缓存失效问题的解决方法一般是业务实现DB、缓存双写。

通过业务双写解决缓存失效，存在如下的问题：代码侵入性比较强，需要双写两份存储，任何对DB的数据变更，都需要同时更新缓存，代码层面后期可维护程度不高用户请求线程里同步调用缓存，对缓存存在强以来，遇到缓存超时等异常时，没有办法做到有效的重试，遇到异常给用户返回系统错误、操作失败等信息，严重影响用户体验用户请求线程里同步完成DB、缓存双写，变更请求链路长，访问延迟大，影响用户体验RDS数据订阅消费，轻松解决缓存失效在阿里巴巴内部同样也遇到了缓存失效的问题，随着业务架构得不断调整优化，我们已经沉淀出一套高可靠、极优雅得缓存失效架构。

即通过数据传输提供的数据订阅功能，异步获取DB(例如公共云上的RDS)的增量数据，根据增量数据进行缓存失效。

具体的架构类似下图：

在这个架构里面，缓存更新流程如下：1.业务完成DB更新后即返回请求2.数据订阅通过日志解析方式实时解析并订阅DB的增量更新数据，当发现DB有数据更新时，将增量数据推送给下游消费者3.下游消费业务一旦接收到增量更新数据，即调用消费线程进行缓存更新至此完成整个缓存更新过程。

从上面的缓存失效流程，可以看出这种缓存失效机制：1.更新路径短，延迟低：缓存失效为异步流程，业务更新DB完成后直接返回，不需要关心缓存失效流程，整个更新路径短，更新延迟低2.应用简单可靠：应用无需实现复杂双写逻辑，只需启动异步线程监听增量数据，更新缓存数据即可3.应用更新无性能消耗：因为数据订阅是通过解析DB的增量日志来获取增量数据，获取数据的过程对业务、DB性能无损小结数据订阅功能为阿里云数据传输提供的一种数据分发方式。

通过数据订阅实现的缓存失效策略，让业务更新更快捷，让业务逻辑更简单、更可靠。

数据订阅只是数据传输提供的一种传输方式，除数据订阅之外，数据传输还提供了数据实时同步，不停服迁移等多种传输能力，如需了解数据传输更多详情，请猛击数据传输。