如何保证缓存和数据库一致性，这是一个老生常谈的话题了。 但很多人对这个问题，依旧有很多疑惑： 到底是更新缓存还是删缓存？ 到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？ 为什么要引入消息队列保证一致性？ 延迟双删会有什么问题？到底要不要用？ … 引入缓存提高性能 我们从最简单的场景开始讲起。 如果你的业务处于起步阶段，流量非常小，那无论是读请求还是写请求，直接操作数据库即可，这时你的架构模型是这样的：…

var ( messageQueue []string // 存储消息的队列 mu sync.Mutex // 用于保护共享资源（messageQueue）的互斥锁…

1.kafka 生产者简介 1.1 生产者传输实体 kafka Producer 发送的数据对象叫做 ProducerRecord，它有四个关键参数： Topic -…

1. Kafka 的功能 Kafka 的核心功能如下： 消息引擎 - Kafka 可以作为一个消息引擎系统。 流处理 - Kafka…

代码设计的目的：把复杂问题搞简单，而不是把简单问题搞复杂 数据结构和算法：大数据量的问题 设计模式或代码设计：复杂代码的问题 避免过度设计: 不要为了应用设计模式而应用 不以破坏代码可读性为前提 不要为了短期不存在的扩展而费神 持续重构优于提前设计

刷帖子，看到有佬吐槽：某个业务缓存数据到期了本来只需要删除这个业务的数据就可以，但是同事把所有缓存数据都删除了，造成数据库宕机……有回复提到缓存击穿和缓存雪崩，于是就去查了资料，之前只是听说，也不知道具体是什么以及解决方法。 缓存击穿 概念 定义： 缓存击穿是指在高并发访问的情况下，某个非常热点的数据突然过期，导致大量请求在缓存中找不到数据，从而直接访问数据库，造成数据库压力瞬间增大。 发生原因： 热点数据过期。 高并发访问热点数据。 影响： 数据库承受大量突发请求，可能导致性能问题。…

索引（Index）是帮助 MySQL 进行高效查询的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构是以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构之上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。 索引结构 MySQL 的索引结构是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种: 索引结构描述B+ Tree 索引最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+…

事务是一组操作的集合，是一个不可分割的工作单元，同时是数据库操作的基本单元，这些操作要么同时成功要么同时失败。它用于保证数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。 事务案例 查看以下案例：张三需要向李四的账户转账一千元，这件事由多个部分组成： 查询张三的账户余额，确保有足够的金额可以转账。 SELECT money from account where name…

DI (Dependency Injection)依赖注入，即将组件的依赖关系外部化，而不是由组件内部创建和管理这些依赖。这样可以提高系统的可测试性、可维护性和扩展性。 例如，考虑以下 Go 代码，为 UserCache 组件创建一个 Redis 客户端…