缓存与数据库的协作：如何减少join查询中的重复读写

在处理缓存与数据库协作以减少join查询中的重复读写时，可以采取以下策略：

缓存与数据库协作策略

• 使用DISTINCT关键字去重：在查询语句中使用DISTINCT关键字可以去除左连接造成的数据重复。
• 使用子查询：将左连接的结果作为子查询，然后在外层查询中进行去重操作。
• 缓存优化：对于频繁访问的数据，可以将其缓存起来，减少对数据库的直接访问。
• 异步更新缓存：在更新数据库后，通过消息队列异步更新缓存，减少数据库的写压力。

缓存与数据库一致性问题解决方案

• 同步直写策略：在更新数据库的同时，也同步更新缓存中的数据，确保数据的一致性。
• 异步写回策略：在更新数据库后，不立即更新缓存，而是在缓存失效时从数据库中读取最新数据并更新缓存。
• 消息队列和重试机制：利用消息队列确保即使缓存删除失败，也能最终保证缓存与数据库的一致性。

缓存失效机制

• 缓存穿透：用户请求的数据在缓存中不存在，同时在数据库中也不存在，导致每次请求都需要查询数据库。
• 缓存击穿：某个热点key在缓存中的有效期过了，恰好在这个时候有大量的并发请求需要访问这个数据。
• 缓存雪崩：缓存中大量数据同时失效，导致大量请求落在数据库上，造成数据库压力过大。

通过上述策略，可以有效减少join查询中的重复读写，同时保证缓存与数据库的一致性，提高系统的整体性能和稳定性。