对服务来说，我们是不是也可以采用多级缓存的方式来组织我们的缓存数据。同时 redis 的存取都会经过网络IO，那我们能不能把热点数据直接存在本进程内，由进程自己缓存一份最近最热的这批数据呢？

当缓存稳定性问题解决之后，一般我们就会面临数据正确性问题，可能会经常遇到『明明数据更新了，为啥还是显示老的呢？』这类问题。这就是我们常说的『缓存数据一致性』问题了。

我们在流量激增的情况下，服务端哪个部分最有可能会是第一个瓶颈？我相信大部分人遇到的都会是数据库首先扛不住，量一起来，数据库慢查询，甚至卡死。此时，上层服务有怎么强的治理能力都是无济于事的。

上一篇我们讲了 go-zero 中的并发工具包 core/syncx。从整体分析来看，并发组件主要通过 channel + mutex 控制程序中协程之间沟通。本篇来聊 go-zero 对 Go 中

有没感觉 Go 的 sync 包不够用？有没遇到类型没有 sync/atomic 支持？ 我们一起看看 go-zero 的 syncx 包对标准库的一些增值补充。

Go 正常都是用来写后端服务的，一般一个请求是由多个串行或并行的子任务来完成的，每个子任务可能是另外的内部请求，那么当这个请求超时的时候，我们就需要快速返回，释放占用的资源，比如goroutine，文件描述符等。 为了简化本文，我们以一个请求函数 hardWork 为例，用来做…

在大型业务系统中，通过对持久层添加缓存，对于大多数单行记录查询，相信缓存能够帮持久层减轻很大的访问压力，但在实际业务中，数据读取不仅仅只是单行记录，面对大量多行记录的查询，这对持久层也会造成不小的访问压力，除此之外，像秒杀系统、选课系统这种高并发的场景，单纯靠持久层的缓存是不现…

大家好，很高兴来到“GO开源说” 跟大家分享开源项目背后的一些故事、设计思想以及使用方法，今天分享的项目是 go-zero，一个集成了各种工程实践的 web 和 rpc 框架。我是Kevin，go-zero 作者，我的 github id 是 kevwan。 go-zero 虽…

上面提到了3种存储介质。我们都知道，三类的读写速度和成本成反比，所以我们在克服速度问题上需要引入一个 中间层。这个中间层，需要高速存取的速度，但是成本可接受。于是乎，Cache 被引入 CPU 里面的末级缓存，即 LLC。缓存内存中的数据 内存中的高速页缓存，即 page ca…