MongoDB与Redis：缓存与数据库的组合策略
本文介绍MongoDB与Redis组合优化系统性能的方法。MongoDB为文档型数据库，适合长期存储复杂半结构化数据（如商品详情），但磁盘IO慢；Redis为内存缓存，速度快，适合高频热点数据（如热门商品），但内存有限。单独使用各有瓶颈，组合可分工协作：MongoDB负责长期存储，Redis负责高频缓存，分担MongoDB压力。 常见策略包括：缓存MongoDB热点数据（用户请求优先查Redis，无则查MongoDB并更新缓存）、会话管理（Redis存用户token）、高频计数器/排行榜（Redis有序集合）、临时数据存储。需注意缓存穿透（空数据请求查MongoDB）、击穿（热点key过期压力骤增）、雪崩（大量key过期涌入MongoDB），解决方法如缓存空值、随机过期、预热缓存等。 总结：组合实现“长期存储+高频缓存”分工，提升性能，需灵活应用场景并关注缓存问题。
阅读全文用MongoDB存储JSON数据：文档型数据库的优势
MongoDB作为文档型数据库，与JSON数据结构天然契合，能解决传统关系型数据库结构固定、扩展难的问题。其核心优势在于：无需预先定义表结构，字段可动态增减（如用户新增“爱好”字段无需改表）；原生支持嵌套结构（如用户信息与地址嵌套存储）；适配快速迭代需求，新增商品类型或字段无需修改数据库结构；支持水平扩展（分片功能）应对大数据量；查询语法类似JSON，直观易用（如查询“年龄>20的用户”语法简洁）。 适用场景包括内容管理系统、用户画像、快速迭代的互联网应用等。需注意，强事务性需求（如银行转账）或数据一致性要求极高的场景，建议优先考虑关系型数据库。MongoDB凭借灵活结构和易用性，是处理非结构化/半结构化数据的高效选择。
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