03-22 10:28 兰州大学算法工程师发布于广东

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项目中缓存的设计

随着系统访问量和数据规模的增大，缓存不仅能大幅度减少数据库或后端服务的负载，还能极大提升请求的响应速度，让用户获得更为流畅的使用体验。然而，缓存并不是简单地在系统中增加一层数据读取的中间层而已。要真正发挥缓存的作用并避免常见问题如缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透，就需要在设计阶段深入理解缓存的作用机制和潜在的挑战。

一个高效的缓存系统不仅要考虑数据的读写频率、更新策略，还要妥善设计缓存的生命周期、失效机制、热数据保护和访问峰值的管理方式。除了这些技术细节，缓存的多层级设计以及与数据库的高效协同也非常关键，才能在保证系统稳定性的同时减少因失效带来的服务波动。

缓存策略选择

在项目中进行缓存设计时，缓存策略的选择至关重要，它直接影响系统的性能和缓存的有效性。一个好的缓存策略不仅能够显著提升请求的响应速度，还能降低对数据库或后端服务的依赖，减轻负载压力。

1. 缓存策略的核心影响因素

数据访问频率：缓存策略的选择往往依赖于数据的访问频率。频繁访问的热点数据适合长时间缓存，而低频数据则可能适合短暂缓存或不缓存。
数据更新频率：更新频繁的数据通常需要考虑较短的缓存时间，以保证数据的一致性。对更新不频繁的数据，则可以考虑较长的缓存时间。
数据的时效性：不同的业务场景对数据的时效性要求不同。对于时效性要求较高的场景，需要更快地更新缓存。
系统资源情况：如内存容量、存储成本和网络带宽等。高频访问的数据可以尽量选择放入内存缓存以提高速度，而冷数据可以考虑用外部存储缓存。

2. 常见的缓存策略

2.1 LRU (Least Recently Used)

概念：LRU策略会优先淘汰最近最少使用的数据，保留近期使用较频繁的数据。
适用场景：适合存储容量有限且数据访问有较强的时间局部性的数据，如用户个人主页、推荐系统中的个性化推荐结果等。
优缺点：LRU能很好地利用系统的局部性原理，但在更新频繁的数据中，可能导致不断的缓存替换。

2.2 LFU (Least Frequently Used)

概念：LFU策略会根据数据的访问频次淘汰访问次数最少的数据。
适用场景：适合那些访问频率较为稳定的系统，例如新闻系统的热门新闻缓存，能确保高频访问的数据留存更长时间。
优缺点：LFU对缓存命中率提升显著，但需要在实现上加入频率计数结构，增加了管理复杂度。

2.3 FIFO (First-In-First-Out)

概念：FIFO策略按照数据进入缓存的顺序来淘汰最早进入的数据。
适用场景：适合于对数据时效性要求不高但需要简单实现的缓存场景，如一些简单的数据流处理缓存。
优缺点：FIFO实现简单且开销低，但不能很好地适应复杂的访问模式。

2.4 TTL (Time-To-Live)

概念：TTL策略为每个缓存项设置一个过期时间，到期后自动失效。
适用场景：适用于时间敏感性高的数据，如广告推荐、折扣优惠信息等需要实时更新的数据。
优缺点：TTL控制缓存时效，避免缓存脏数据，但需要精确的过期时间管理，设置不当可能导致缓存失效或无用存留。

2.5 二级缓存 (Multi-Level Caching)

概念：将缓存分为多级，如本地缓存（一级）和分布式缓存（二级），在不同层级存储不同的缓存数据。
适用场景：适用于大规模分布式系统，在高并发和多层架构下确保低延迟访问。
优缺点：二级缓存有效降低了系统的网络延迟，但引入的多层级同步机制和一致性维护较为复杂。

2.6 热数据预热（Hot Data Preloading）

概念：在系统启动时，提前将可能会频繁访问的热点数据预先加载到缓存中。
适用场景：适用于每日访问高峰前或特定活动前，可以减少首次访问带来的加载延迟。
优缺点：能显著提高高峰期的缓存命中率，降低后端压力，但需要对热点数据有准确的预判。

3. 选择适合的策略组合

混合策略的应用：在大多数项目中，单一策略难以覆盖所有场景，因此可以混合多种策略。例如，LRU结合TTL可以在高频访问场景中限制缓存的生存时间，达到平衡内存占用与命中率的效果。
动态调整机制：可依据数据访问的实时性或用户访问模式的变化，动态调整缓存策略。通过数据访问模式分析，自动调整缓存的更新频率、存储大小或淘汰规则。
与业务需求深度结合：缓存策略选择不能脱离具体业务需求，尤其是需要考量数据一致性、时效性和缓存资源的开销，确保缓存设计与实际业务逻辑一致。

缓存失效策略

在分布式系统中设计缓存时，缓存失效策略是关键的一环，直接影响系统的性能、缓存命中率、数据的一致性和资源利用率。合理的缓存失效策略不仅可以有效降低缓存中的脏数据，还能避免缓存不必要的占用、提升系统响应速度。

1. 定时失效（Time-based Expiration）

策略概述：通过为缓存中的每条数据设置一个生命周期（TTL，Time-to-Live），在超过指定时间后数据即自动失效。
应用场景：适用于对数据的时效性要求较高的场景，如推荐系统、新闻资讯等短周期数据缓存。
优点：操作简便，能自动清除过期数据，保证数据的时效性。
缺点：过期时间设置不当会导致缓存命中率低或缓存失效后大量请求直接访问后端，造成"缓存击穿"。需要考虑不同数据的不同生命周期。

2. 主动失效（Active Expiration）

策略概述：缓存系统与数据源保持关联，一旦数据源更新或删除时，主动将相关缓存数据清除。
应用场景：适用于数据频繁更新的场景，如电商库存、用户个人信息等。
优点：能够有效避免缓存脏数据，提高缓存和数据库的一致性。
缺点：需要额外的实现逻辑和通知机制，与数据库之间的关联操作复杂度较高。

3. 被动失效（Lazy Expiration）

策略概述：缓存中的数据在被请求时，如果发现已过期或无效，再去获取新数据并更新缓存。
应用场景：适合一些访问频率较低的数据或不需要实时性的数据，如系统设置、静态配置等。
优点：减少缓存更新次数，节省资源。
缺点：请求命中失效数据时会增加延迟，可能影响用户体验。此外，在高并发情况下被动失效可能引发"缓存击穿"。

4. 定期清理（Scheduled Eviction）

策略概述：通过后台定期清理缓存中的过期数据，通常基于调度任务定时运行，按照一定的周期对缓存数据进行批量清理。
应用场景：适用于需要统一清理缓存数据的场景，如在特定时间段访问量低的系统中，进行批量的缓存清理操作。
优点：可以有效控制缓存的内存使用率，减少系统资源开销。
缺点：定期清理的执行时间和清理范围难以精准控制，不适用于需要实时清理缓存的场景，可能导致缓存命中率下降。

5. 按策略优先级失效（Policy-based Eviction）

策略概述：通过策略优先级自动失效不同优先级的数据，常见策略有LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）、FIFO（First In First Out）等。
应用场景：适合于需要动态调整缓存数据存留的场景，如热点数据缓存、分布式系统中的高并发数据缓存。
优点：根据不同的数据使用特性（频率、时间）优化缓存命中率，适应缓存存储的限制。
缺点：缓存策略的管理复杂，需要额外的计算来确定每个数据项的优先级，不同策略需要不同的优化和调整。

6. 分布式缓存失效管理

策略概述：在多节点或分布式缓存环境中，节点间缓存失效信息同步十分关键，可以通过消息队列、订阅发布机制或一致性哈希算法等实现分布式缓存失效。
应用场景：适用于分布式缓存系统，如Redis集群、分布式文件系统缓存等，确保各节点的数据一致性。
优点：能有效同步缓存失效信息，保持集群缓存数据一致性。
缺点：设计复杂度高，需避免因失效消息传播不及时导致的数据不一致问题。

7. 缓存预热与预失效

策略概述：在系统重启或更新时，将热点数据提前加载至缓存中，减少初始访问的缓存失效几率。同时，通过预判数据失效时间，提前进行缓存刷新。
应用场景：适用于热点数据频繁更新的场景，如高并发的活动页面、商品推荐等，特别是在系统高峰期前。
优点：提升缓存命中率，减少数据失效的请求压力。
缺点：需要合理的缓存失效预测机制，否则会增加缓存更新负载。

8. 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩防护

缓存穿透防护：通过布隆过滤器对缓存无效请求进行过滤，避免无效请求直接访问数据库。
缓存击穿防护：设置互斥锁或"互斥保护"机制，在高并发请求访问失效的热点缓存数据时，阻止同时多个请求去访问数据库。
缓存雪崩防护：均匀设置不同缓存数据的TTL时间，或在缓存大规模失效时，暂时返回较旧的数据，缓解数据库压力。

9. 动态失效时间调节

策略概述：根据实时访问情况动态调整缓存的失效时间，例如热点数据可以设置更长的TTL时间，冷数据设置更短的TTL。
应用场景：适用于流量波动大，且有明显热点的系统，如社交平台、新闻资讯系统。
优点：提升热点数据的命中率，减少高频数据的重复失效。
缺点：动态调整逻辑较复杂，可能导致数据不一致性。

10. 流量分配与分级失效

策略概述：对缓存数据根据业务优先级和流量进行分级管理，优先处理高优先级的数据失效，确保核心业务数据不受影响。
应用场景：适用于资源有限的系统中，核心业务数据优先级更高的场景，如交易系统的支付信息、库存信息等。
优点：保障系统在高并发压力下的核心功能稳定性。
缺点：需要对缓存数据进行详细的优先级分类管理，增加了复杂性。

缓存并发处理

缓存一致性设计是高效缓存架构中必不可少的一环，其核心目的是确保缓存数据与底层数据库或其他数据源保持一致，避免缓存与源数据之间出现不一致现象，从而提高系统的准确性和数据可靠性。高并发、分布式和延迟敏感的系统中，缓存一致性尤为关键，失去一致性的缓存不仅会导致错误结果，还会影响系统的用户体验和业务逻辑。

1. 缓存一致性的分类

强一致性：每次更新数据库时，缓存和数据库必须保持完全同步。适用于对一致性要求极高的业务，但代价是性能损失较大。
最终一致性：允许短时间内的缓存与数据库不一致，但在一段时间内（如数秒）后达到一致性。适用于大多数场景，确保在高吞吐量和低延迟要求下保持较好的性能。
弱一致性：允许缓存与数据库不一致，不保证一致性。一般适用于低一致性要求的业务场景，例如实时性要求较低的静态数据缓存。

2. 缓存一致性挑战

延迟和异步操作：在写操作完成后，数据库更新和缓存更新的延迟会导致数据不一致，特别是在异步更新情况下容易出现延迟。
高并发冲突：在高并发场景中，多个线程同时读写数据库和缓存，会导致并发冲突，使得缓存中的数据可能被不同请求不恰当地覆盖。
分布式环境下的网络分区：在分布式系统中，由于网络分区或节点失败等因素，可能会导致数据无法及时同步到各缓存节点上。

3. 缓存一致性策略

读写穿透（Read-Through/Write-Through）
写回策略（Write-Behind）
缓存更新通知（Cache Invalidation Notification）

4. 双写一致性控制

读写分离控制：针对读写操作，采用不同的缓存一致性策略。例如：读操作时直接从缓存读取，写操作则将缓存失效并更新数据库。适合写入频率低的系统，但要求读和写操作配合流畅，避免脏读。
写入请求去重：在高并发写入场景中，采用唯一性ID来标记写入请求，避免并发重复更新缓存的冲突。

5. 缓存失效模式

先更新数据库再失效缓存：更新数据时，先更新数据库，然后让缓存失效或更新。避免了缓存和数据库并发操作，但可能导致在失效期间出现读取到旧缓存数据。
先失效缓存再更新数据库：更新数据时，先失效缓存，再更新数据库。此方法确保缓存不包含旧数据，但在高并发下可能会引发缓存穿透，带来额外的负载压力。
延迟双删策略：先删除缓存，再更新数据库，然后在一段延迟时间后再删一次缓存，确保高并发下不会读到旧数据。

6. 分布式缓存一致性管理

一致性哈希：使用一致性哈希算法，将缓存数据合理分配到不同节点，避免某一节点单独失败导致的数据不一致问题。
缓存分片与动态路由：将数据根据分片规则存储于不同缓存节点中，结合动态路由在各分片间确保更新同步。适用于超大规模缓存场景，减轻单节点负载。
分布式事务保证：针对核心业务数据，可在分布式缓存与数据库间使用两阶段提交、三阶段提交等分布式事务方法保证一致性，但性能开销大，适合关键性数据场景。

7. 解决缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的机制

缓存穿透防护：通过布隆过滤器或空值缓存防止无效数据请求反复穿透缓存，减轻数据库压力。
缓存击穿防护：设置互斥锁或请求排队机制，防止热点数据缓存失效后大量请求涌向数据库。
缓存雪崩防护：通过分散TTL过期时间、设置备用缓存和限流等方式，减少缓存集中失效带来的系统压力。

8. 数据延迟一致性设计

异步刷新：将缓存更新操作异步执行，通过消息队列或任务调度系统在后台完成数据同步。
周期性检查：对于不敏感的数据，可以定期从数据库批量同步到缓存，确保数据最终一致。
版本控制：在缓存数据上附带版本号，读取时进行版本比较，确保缓存数据为最新，适用于频繁更新的关键数据。

9. 多级缓存一致性管理

本地缓存+分布式缓存的结合：将热点数据存储于本地缓存中，而冷数据存储于分布式缓存中。利用一致性哈希和分布式锁机制，确保数据同步。
异地多活缓存：在跨数据中心缓存中，通过全局一致性协议，确保各地缓存数据一致，适用于跨地区分布式系统的多活架构。

10. 监控与优化

缓存一致性监控：实时监控缓存命中率、失效率、更新延迟等，确保缓存一致性控制的有效性。
智能清理策略：通过热点数据标识、访问频率统计等信息，对缓存进行优先级清理，降低一致性维护的开销。

缓存穿透、雪崩、击穿防护

缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿是分布式系统中常见的缓存问题，特别是在高并发环境下，对系统的可靠性和稳定性影响较大。因此，设计有效的防护机制对于保持缓存的高效性和系统的可用性至关重要。

1. 缓存穿透及防护措施

缓存穿透是指对数据库中不存在的数据请求，因缓存没有命中而直接穿透到数据库。例如，恶意请求不断访问不存在的数据，导致系统直接请求数据库，给数据库带来巨大的负担。

布隆过滤器（Bloom Filter）：在缓存层前加入布隆过滤器，将可能不存在的数据拦截下来。布隆过滤器可以高效判断数据是否存在于数据库中，如果确定不存在，则直接拒绝请求或返回默认响应。
空值缓存：当请求的数据不存在于数据库中时，将这个不存在的数据缓存起来，通常使用短TTL（过期时间）缓存空值，避免重复访问。
参数校验与限流：在请求进入系统时进行参数校验，过滤掉不合理的参数，防止恶意请求带来的穿透。可以对访问频率进行限制，防止恶意攻击。

2. 缓存雪崩及防护措施

缓存雪崩是指缓存系统在短时间内大量失效，导致请求直接落到数据库层。这个现象通常发生在大量缓存设置相同过期时间的情况下，一旦过期，大量请求同时访问数据库，造成系统崩溃。

防护措施：

缓存过期时间分散：避免大量缓存同时失效，可在设置缓存时使用随机的过期时间（TTL）分散过期时间点，减少瞬时高并发。
限流降级：在高峰期或缓存雪崩期间，通过限流降级机制对非关键请求进行限流或返回默认数据，保护数据库不受过大压力。
多级缓存设计：采用多级缓存结构（如本地缓存+远程缓存），即使远程缓存大面积失效，本地缓存仍可提供部分数据，减少对数据库的访问。
备用缓存数据：可以提前预留一些不易过期的核心数据作为备用缓存，即使雪崩发生时也可以返回合理的数据。

3. 缓存击穿及防护措施

缓存击穿是指在缓存中存在一个热点数据，大量并发请求同时访问这个数据，当缓存失效后，瞬间的大量请求会穿透缓存并直接请求数据库，可能导致数据库负载激增。

防护措施：

互斥锁（Mutex）机制：在缓存过期时，给第一个访问缓存的请求加锁，使得其他请求等待第一个请求完成数据库查询并更新缓存。这样可以避免多个请求同时穿透缓存，导致数据库压力过大。
“永不过期”策略：对热点数据，可以采用“逻辑过期”方案，即缓存中的数据逻辑上不失效，但会在后台异步更新该数据，这样可以避免高并发下的缓存失效。
分布式锁：在分布式环境下，可以通过分布式锁来控制并发请求，确保只有一个请求能够在缓存失效后查询数据库并更新缓存。

4. 实现与监控建议

除了以上的防护措施，实现和监控也非常重要：

异步更新缓存：对于高频数据，使用异步刷新策略，通过消息队列等方式定期更新缓存数据，避免缓存击穿。
缓存监控：实时监控缓存命中率、失效率、请求数等关键指标，以便在缓存问题发生时快速定位并解决问题。
警报机制：在缓存失效或缓存未命中率超过某一阈值时，触发警报，确保及时干预。

缓存监控与优化

缓存监控与优化在高并发系统中尤为关键，因为缓存不仅承担着减轻数据库压力的责任，还直接影响系统的响应时间和稳定性。有效的缓存监控和持续优化策略可以帮助系统快速识别缓存热点、失效率以及缓存穿透等问题，实现更高的缓存命中率与系统可靠性。

1. 缓存监控

a. 缓存命中率和失效率

缓存命中率：缓存命中率是缓存系统中请求直接从缓存返回的比例，是反映缓存效果的核心指标。高命中率意味着大多数请求都能在缓存中找到数据，从而减轻数据库压力。通过实时监控缓存命中率可以判断缓存设计的合理性。
缓存失效率：缓存失效率则是没有命中缓存，进而请求数据库的比例。高失效率往往说明缓存策略存在问题，比如缓存数据过期时间设置不当、缓存穿透问题未被有效处理等。通过降低失效率来提高命中率，是优化缓存设计的重要方向。

b. 请求量监控

高峰流量：对缓存请求的流量变化进行实时监控，尤其关注高峰期的请求量变化。突增的请求量可能是因缓存雪崩导致的直接访问数据库，应及时调整缓存以降低数据库压力。
热数据与热点检测：通过监控不同缓存键的访问频率，可以识别“热点数据”，即在短时间内高频访问的数据。识别并优化这些热点数据的缓存策略，如使用持久缓存、延长缓存过期时间，甚至放入单独的高优先级缓存区域，可以提升系统的稳定性。

c. 错误与超时监控

缓存超时与请求超时：缓存服务器的超时请求监控至关重要，尤其是在高并发系统中。高超时率可能意味着缓存服务器负载过高或者连接问题。
错误率与异常检测：监控缓存的错误率，比如连接失败、写入失败等。高错误率通常反映系统在高并发下的稳定性问题，可能导致缓存不可用，进而增加数据库的负担。

d. 缓存容量监控

内存使用情况：实时监控缓存的内存占用情况，特别是缓存容量接近上限时，可能会发生缓存驱逐，影响缓存命中率。
数据TTL：监控缓存数据的TTL（过期时间）状态，分析缓存数据的生命周期是否符合业务需求，防止缓存雪崩等问题的出现。

2. 缓存优化策略

a. 调整缓存策略

缓存淘汰算法：根据业务需求选择合适的缓存淘汰算法，如LRU（最近最少使用）、LFU（最少使用）、FIFO（先进先出）等，确保内存使用率与缓存效果达到平衡。对于热点数据，可以使用高级别缓存避免频繁淘汰。
多级缓存：在大型系统中，采用多级缓存设计（如本地缓存+分布式缓存+数据库）可以减轻对数据库的依赖。当分布式缓存失效时，本地缓存仍然可以处理部分请求，从而减少系统延迟。

b. 热点数据优化

热点数据隔离：识别并单独管理热点数据，通过增加缓存层级、设定较长的TTL或利用内存优先级等方式，避免热点数据频繁更新和删除，提升系统稳定性。
异步加载与更新：对于高频访问的热点数据，可以通过异步加载和延迟加载策略，让缓存始终保持最新数据。例如，通过定时任务异步更新缓存数据，可以确保热点数据不会在高并发下失效。

c. 降低缓存失效的风险

动态TTL设置：避免大量缓存同时失效，可以随机设置TTL或动态调整TTL，使缓存数据的过期时间分布均匀，防止缓存雪崩情况发生。
逻辑过期与后台更新：热点数据使用逻辑过期策略，即缓存内容“逻辑上”不过期，但后台定期更新，保证缓存的一致性与实时性，避免高并发情况下数据频繁失效。

d. 限流与降级

限流机制：在流量高峰期或缓存异常时，通过限流策略对请求进行限制。例如，非核心请求可以降低优先级，避免缓存层和数据库的高负载。
缓存降级：在缓存系统不可用时，进行缓存降级操作。例如，提供默认数据或静态数据页面，保障基本服务可用性，减少对数据库的压力。

e. 缓存分片与扩展

缓存分片：将数据分片存储在不同的缓存服务器中，平衡缓存系统负载，提高缓存系统的并发处理能力。分片策略通常采用一致性哈希或者静态分片。
水平扩展：通过扩展缓存服务器数量来处理更高并发量。水平扩展可以避免单点故障问题，提高系统的容错能力与负载能力。

f. 监控与报警优化

自动化报警：设置缓存命中率、失效率、请求量异常等指标的报警，当监控数据超出设定范围时，及时通知运维和开发人员采取措施。
数据分析与调整：通过日志和监控数据分析缓存策略效果，判断缓存配置的合理性，定期进行策略调整。

3. 实时数据流优化

缓存数据预热：缓存预热是指在系统启动或缓存更新前，将常用的数据提前写入缓存，避免系统刚上线或缓存失效时大量请求直接访问数据库，造成性能瓶颈。
异步批量更新：在缓存更新时采用批量更新机制，将多个小请求合并成一个大请求，减轻缓存与数据库的压力，提升系统响应速度。

缓存选择与持久化

缓存的选择和持久化策略在分布式系统中至关重要，因为它们直接影响到系统的性能、数据一致性、恢复能力和扩展性。在高并发、数据量大、实时性要求高的场景下，合理的缓存策略和持久化机制不仅能显著提升系统响应速度，还能在故障发生时提供数据的快速恢复能力。

1. 缓存系统的选择

a. 基于需求的缓存层次选择

本地缓存（In-Memory Cache）：适用于单节点或轻量级缓存需求，数据存储在应用服务器的内存中，如Guava、Caffeine等。优点是访问速度极快，延迟极低，适合频繁访问的小数据集。但是，本地缓存无法实现多节点共享，数据一致性难以保证，适合小型应用或需要本地缓存加速的场景。
分布式缓存：如Redis、Memcached等，适合集群环境，数据存储在独立的缓存服务器中。分布式缓存支持多节点共享，并能够根据需求进行水平扩展，适合高并发、低延迟的数据需求。Redis具备较强的数据结构和持久化能力，适合需要复杂数据处理的场景；而Memcached以其简单的KV结构和极高的性能，适合短生命周期的数据缓存。

b. 缓存系统的选型考量

性能和响应时间：如果业务对访问速度有极高要求，需选择性能更优的缓存系统，如Redis、Memcached。在实际场景中，Redis因为支持单线程处理，具有较高的性能；Memcached性能也较优，但功能上没有Redis丰富。
数据结构支持：Redis支持丰富的数据类型（如String、Hash、List、Set、Sorted Set等），适合缓存复杂数据结构；而Memcached主要是Key-Value结构，适合简单、快速的KV缓存需求。
可扩展性和水平扩展能力：Redis和Memcached都支持分布式缓存的扩展需求。Redis Cluster和一致性哈希策略可以帮助分片和扩展；Memcached也支持分片但功能有限。
持久化需求：如果业务需要缓存数据在服务重启、容灾恢复时保持一致性和稳定性，Redis提供了RDB和AOF两种持久化机制，适合持久性缓存；Memcached则没有持久化功能，仅适合临时性缓存。

2. 缓存持久化策略

a. Redis的持久化机制

Redis提供了两种持久化策略，即RDB（Redis Database）快照和AOF（Append Only File）日志，企业在具体场景中可以根据需求选择适当的策略，或将两者结合使用。

RDB快照持久化：RDB方式会在指定的时间间隔创建Redis内存中的数据快照，保存到磁盘。RDB持久化优点在于存储文件小、恢复速度快，适合不需要高实时性的缓存数据。但因其使用的是快照机制，因此在系统故障时可能丢失最近的一些数据。
AOF日志持久化：AOF持久化会记录每条写操作，并将其追加到日志文件中，能够保证数据的高度一致性。AOF具有“每秒同步”、“每次写入”和“不同步”等几种模式，适用于不同的性能与一致性需求。