在线直播系统源码，围绕缓存做了哪些工作？

在线直播系统源码保证高并发性能是离不开缓存的作用的，像系统中访问比较频繁的数据、热点数据等都可以放在缓存中，当用户发起该类数据的访问请求，直接从缓存中读取即可。在在线直播系统源码的开发中，围绕缓存还做了哪些工作呢？

一、缓存回收策略

评估在线直播系统源码中缓存效果的关键指标就是缓存命中率，为了提升该指标则需要通过缓存回收策略审视缓存中相关数据存在的必要性。常用的缓存回收策略有以下几种：

1、基于空间

主要是指当缓存的数据超过在线直播系统源码中缓存设置的存储空间大小时，就按照既定的策略淘汰数据。

2、基于容量

主要是指当缓存的数据超过在线直播系统源码中缓存涉及自的数量条目上限时，则按照策略淘汰。

3、基于时间

主要是指当缓存中的数据超过缓存设置的存活时间或在一定时间内都没有被访问，则会被移除。

4、基于算法

在线直播系统源码经常会用到的淘汰算法有三种，分别是先进先出算法、最不常用算法、最近最少被使用算法。

二、缓存问题及解决方式

1、缓存穿透

当用户请求访问的数据既不存在于在线直播系统源码的缓存中，也不存在于数据库中时，系统为了做出响应依旧会每次对数据库进行查询的情况，缓存穿透会导致数据库压力的增加，通常我们会通过设置缓存空值的方式进行解决。

2、缓存击穿

主要是指在线直播系统源码在高并发场景下，大量的请求同时查询同一个在缓存中已经失效的数据时，就会导致同一时间数据库承受大量的查询压力。为了避免在某一时刻数据库请求量过大，可以采用分布式锁的方式进行优化。

3、缓存雪崩

主要是指在线直播系统源码中某一时刻大量缓存失效的情况，为了避免该问题的出现导致系统崩溃，可以对缓存中的数据设置不同的失效时间，或者采用分布式锁，亦或者采用定时任务对快要失效的数据进行更新。

除了上述内容外，在线直播系统源码围绕缓存其实还做了很多工作，像保证缓存数据的一致性、更新缓存的原子性等。缓存既然在在线直播系统源码这么重要，那我们肯定要充分发挥其作用，创造更多价值。

声明：本文由云豹科技原创，转载请注明作者名及原文链接，否则视为侵权