有时候如果网站并发访问高， 一 个缓存如果失效， 可能出现多个进程同时查询DB， 同时 设置缓存的情况， 如果并发 确实很大， 这也可能造成DB压力过大， 还有缓存频繁更新的 问题 。 一 般处理方案是在查DB的时候进行加锁， 如果 KEY不存在， 就加锁， 然后查DB入缓存， 然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待， 然后等解锁后再查缓存或者进 有时候如果网站并发访问高， 一 个缓存如果失效， 可能出现多个进程同时查询DB， 同时 设置缓存的情况， 如果并发 确实很大， 这也可能造成DB压力过大， 还有缓存频繁更新的 问题 。 一 般处理方案是在查DB的时候进行加锁， 如果 KEY不存在， 就加锁， 然后查DB入缓存， 然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待， 然后等解锁后再查缓存或者进 入DB查询 Redis原理 1、为什么要使用缓存？ 出于性能和并发的要求 我们在碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存。这样， 后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。

在大并发的情况下，所有的请求直接访问数据库，数据库会出现连接异常。这个时候，就需要使用 redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问数据库。 MySQL执行SQL的并发一般是1500QPS左右，而使用高效的缓存的话， Redis可以达到10W+的QPS。 2、讲一讲常用的缓存数据库（不限于 Redis）？ Redis Redis 1、特点： Redis 是一个基于内存的高性能键值存储系统（基于C编写） 它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。支持数据持久化、支持分布式、支 持事务等。 2、适用场景： 做缓存、实现消息队列、实现计数器、实现业务排行榜等。 MongoDB 1、特点： MongoDB 是一个文档型数据库（BSON，JSON的拓展） MongoDB的数据设计跟关系型数据库很类似（可以进行对应）。还支持类似于SQL的复杂查询。 2、适用场景： 内容管理系统（MongoDB的灵活数据模型使其非常适合存储和管理各种类型的内容，如文章、图片、 视频等） 实时分析和大数据处理（MongoDB支持复杂查询和聚合操作，它可以存储和处理大规模的日志数据、 用户行为数据，然后进行实时数据分析以及大数据处理）