前端BFF（Backend For Frontend）架构模式中，一般会呈现网络恳求重复的问题。这个问题首要指的是一个恳求被发送到服务端，但是在等待呼应的过程中，相同的恳求又被发送了一次。为了处理这个问题，你能够考虑以下几种战略：

  1. 恳求去重：在前端或许 BFF 层保护一个正在进行中的恳求列表。当新的恳求抵达时，首先查看这个列表，假如发现相同的恳求现已在执行中，就丢弃新的恳求或许让新的恳求等待旧的恳求完结。具体操作能够用散列函数来完成恳求的快速查找。

  2. 缓存战略：关于 GET 类型的恳求，能够在 BFF 层引进缓存机制，比如 Redis，或许运用 HTTP 的缓存操控机制。这样，在恳求抵达服务端之前，先在缓存中查找是否有对应的呼应，假如有，就直接回来，防止了重复的网络恳求。需求留意的是，缓存战略必须正确处理缓存过期和更新问题。

  3. 运用防抖和节省技能：在前端，能够运用防抖和节省技能来防止短时刻内发送大量重复的恳求。防抖技能是将多次高频操作优化为只在最后一次执行，节省技能是每隔一段时刻后执行一次，也就是下降频率。

  4. 幂等性处理：关于 POST, PUT, DELETE 等非幂等性的 HTTP 恳求，能够在服务端引进幂等性处理机制，比如为每个恳求分配一个仅有的 ID，在处理恳求之前先查看这个 ID 是否现已处理过。

留意，以上的战略都有其运用的场景和约束，需求依据具体的事务需求和体系规划来挑选合适的战略。

第2点和第4点尽管都能够在一定程度上处理网络恳求重复的问题，但它们的办法和侧重点是不同的。

  1. 缓存战略：首要适用于那些对数据实时性要求不高的 GET 恳求。缓存战略的首要思想是，当客户端发送相同的 GET 恳求时，服务器不必每次都去数据库中重新检索数据，而是能够直接从缓存中回来之前检索过的成果，然后减少对数据库的拜访，进步体系的呼应速度。这个战略一般不能用于 POST、PUT、DELETE 等会改动服务器状况的恳求。

  2. 幂等性处理：首要用于处理或许改动服务器状况的恳求，如 POST、PUT、DELETE 等。幂等性是指不管一个操作被执行多少次，其成果都坚持不变。在网络恳求中，通过为每个恳求分配一个仅有的 ID，并查看这个 ID 是否现已处理过，能够保证即使网络恳求被重复发送，服务器的状况也只会改动一次。这个战略能够保证网络恳求的正确性，但不能进步呼应速度或减少数据库拜访。

用Redis存储的是什么数据结构，已然不能用POST、PUT、DELETE，那是只能用于GET吗？

缓存战略一般用于加快数据的获取速度，减少服务器压力，进步呼应速度。在BFF架构中，你或许会在 BFF 层接口对接服务端数据，然后将这些数据进行缓存，一般是 GET 恳求的数据，因为 GET 恳求一般用于读取数据，不改动数据的状况，所以适合缓存。

当客户端发送恳求时，BFF 层会首先查看缓存中是否有对应的数据，假如有，就直接回来缓存中的数据，否则，再向服务端恳求数据，并将恳求得到的数据存入缓存。这种战略能够大大减少对服务端的恳求次数，然后减轻服务端的压力，而且由于从缓存中获取数据的速度远快于从服务端获取数据，所以也能够进步体系的呼应速度。

在运用 Redis 作为缓存时，能够依据需求运用不同的数据结构，如 String（字符串）、List（列表）、Set（调集）、Sorted Set（有序调集）和 Hash（哈希表）。一般，能够将恳求的 URL 和参数作为 key，将恳求的成果作为 value，存储为 String 类型的数据。在处理恳求时，只需求依据恳求的 URL 和参数生成 key，然后在 Redis 中查找这个 key 对应的 value。

关于 POST、PUT、DELETE 等会改动服务端数据的恳求，由于这些恳求会改动数据的状况，所以缓存的数据或许会和服务端的数据不一致，然后导致错误。因此，这些恳求一般不适合缓存。但是，在某些情况下，能够依据事务逻辑，对 POST、PUT、DELETE 的成果进行缓存。例如，假如 POST 恳求的成果只取决于恳求的参数，而不依赖于其他状况，那么也能够将这个成果缓存起来。

缓存战略时，怎么处理缓存过期和更新问题

处理缓存过期和更新是运用缓存战略的重要组成部分。下面列出了几种常见的处理办法：

  1. 定时过期：缓存数据时，设置一个固定的过期时刻，例如10分钟、1小时等。过了这个时刻，缓存主动失效。这种方法简单直接，但或许存在数据过早过期（浪费了缓存资源）或过晚过期（缓存数据过期）的问题。

  2. 拜访过期：根据最后拜访时刻来过期数据，例如在10分钟内没有被拜访就过期。这样能保证热门数据一直在缓存中，不常用的数据则被淘汰。

  3. 主动更新：当有对数据的更新操作（如 POST、PUT 或 DELETE 恳求）时，主动更新或铲除缓存。这种方法能较好地保证缓存数据和数据库数据的一致性，但需求保护较复杂的更新逻辑。

  4. 懒加载：只在数据被拜访时才加载到缓存中。当数据过期时，能够直接从缓存中删除，下次恳求时再从数据库中加载。

  5. 运用分布式缓存：假如体系是一个分布式体系，能够运用分布式缓存，例如 Redis Cluster 或 Memcached。这些缓存体系支持数据的主动过期，而且能够在多个节点之间仿制数据，进步数据的可用性。