一、多级缓存架构设计
本地缓存+分布式缓存混合方案
高频访问数据(如产品基础信息)使用本地缓存(如Guava、Caffeine),降低网络I/O延迟;
分布式共享数据(如供应链节点状态)采用Redis或Memcached集群,支持跨节点同步。
边缘缓存部署
在工厂端、物流节点部署边缘缓存服务器,存储区域级UDI数据(如批次扫码记录),减少中心节点压力。
二、缓存策略优化
精细化失效策略
静态数据(如UDI编码规则)设置长TTL(24小时以上),结合定时任务刷新;
动态数据(如库存状态)采用LRU淘汰策略,并设置滑动过期时间(如30分钟)。
防穿透与雪崩机制
对不存在的数据设置空值标记(缓存NULL值,TTL=5分钟),避免恶意查询穿透数据库;
对热点数据设置随机过期时间(±10%波动),防止大规模缓存同时失效。
三、数据一致性保障
双写与订阅同步结合
关键数据(如产品召回状态)采用「先更新数据库再删除缓存」策略,并通过MQ通知其他节点同步失效。
版本号校验机制
为每个UDI数据记录添加版本号,缓存命中时校验版本一致性,防止脏数据读取。