一.缓存 Redis做缓存是最常见的应用场景.客户端请求在缓存层命中就直接返回,如果miss就去读取存储层,存储层读取到就写入缓存层,然后再返回到客户端. 优点: 加速读写 降低后端负载 缺点: 数据的不一致性 代码维护成本 运维成本 二.缓存穿透优化 然而缓存可能会遇到这种问题:请求cache拿不到数据,就会去存储层拿,都拿不到时,返回空值(可能会返回大量空值).或者代码有问题,拿不到数据.就会一直请求数据.导致后端打崩. 优化方法: 1.缓存层缓存空值. –缓存太多空值,占用更多空间.(优化…

导读 使用Redis难免会遇到Redis缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩,热点Key的问题.有些同学可能只是会用Redis来存取,基本都是用项目里封装的工具类来操作.但是作为开发,我们使用Redis时可能会遇到上述问题,可能你还不知道这几个名词是什么意思,那么现在就让我们一起来探讨下吧. 首先我们使用Redis的逻辑是这样的: 即:先从缓存取,缓存有就直接返回,没有就查库,查到就存Redis里,没有返回空. 在实际使用Redis的时候一定会遇到缓存穿透.缓存击穿.缓存雪崩和热点key的问题,这几个概…

一. 缓存雪崩 1. 含义 同一时刻,大量的缓存同时过期失效. 2. 产生原因和后果 (1). 原因:由于开发人员经验不足或失误,大量热点缓存设置了统一的过期时间. (2). 产生后果:恰逢秒杀高峰,缓存过期,瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上,如果系统架构没有熔断机制,直接将导致系统全线崩溃. 3. 处理方案 (1). 设置不同的缓存失效时间,比如可以在缓存过期时间后面加个随机数,这样就避免同一时刻缓存大量过期失效. setRedis(key,value,time + Math.r…

穿透 穿透:频繁查询一个不存在的数据,由于缓存不命中,每次都要查询持久层.从而失去缓存的意义. 解决办法:①用一个bitmap和n个hash函数做布隆过滤器过滤没有在缓存的键.   ②持久层查询不到就缓存空结果,有效时间为数分钟. 转:https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/8908073.html 什么是缓存击穿 在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示 因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查…

1.穿透 穿透:频繁查询一个不存在的数据,由于缓存不命中,每次都要查询持久层.从而失去缓存的意义. 解决办法: 持久层查询不到就缓存空结果,查询时先判断缓存中是否exists(key) ,如果有直接返回空,没有则查询后返回,注意insert时需清除查询的key,否则即便DB中有值也查询不到(当然也可以设置空缓存的过期时间) 2.雪崩 雪崩:缓存大量失效的时候,引发大量查询数据库. 解决办法: 1)用锁/分布式锁或者队列串行访问 2)缓存失效时间均匀分布 3.热点key 热点key:某个key访问…

缓存雪崩:同一时间大量key到过期时间失效,可在设置失效时间时加随机数,如果直接修改数据库,那么一定会有不一致,通过失效时间去反复刷新缩短不一致的时间, 为了避免数据一直存在,一定要设置过期时间如果通过程序修改数据,先删除缓存再修改数据可以保证一致性 穿透:反复访问数据库不存在的数据 (缓存此数据/程序内检查key合法性) 击穿:极度热点key在失效瞬间,大量请求击穿数据库 (不允许过期/互斥锁)原文链接:https://blog.csdn.net/kobexzf/article/details…

在Redis的生产环境中,大量客户端连接请求某一个key,但都需要从DB中获取数据,来回写数据库,如下图: <ignore_js_op> 造成的问题: 大量的线程请求数据库,造成数据库压力,还有就是请求会变慢. 解决办法: 在缓存层面做一个互斥锁,达到只有单个线程来更新数据的目的,但是响应还是很慢,只是db压力减轻 还可能因为操作不当而造成线程死锁问题. <ignore_js_op> (2) key永不过期策略: 热点key不设置过期时间,但是存在一个逻辑过期时间,逻辑过期时间保存…

(拼多多问:Redis雪崩解决办法) 导读:互联网系统中不可避免要大量用到缓存,在缓存的使用过程中,架构师需要注意哪些问题?本文以 Redis 为例,详细探讨了最关键的 3 个问题. 一.缓存穿透预防及优化 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据,缓存层和存储层都不会命中,但是出于容错的考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存层,如图 11-3 所示整个过程分为如下 3 步: 缓存层不命中 存储层不命中,所以不将空结果写回缓存 返回空结果 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去…

热门新闻事件或商品通常会给系统带来巨大的流量,对存储这类信息的Redis来说却是一个巨大的挑战.以Redis Cluster为例,它会造成整体流量的不均知,个别节点出现OPS过大的情况,极端情况下热点key甚至会超过Redis本身能够承受的OPS, 因此寻找热点key对于开发和运维人员非常重要.下面就从四个方面来分析热点key. 1.客户端 客户端其实是距离key"最近"的地方,因为Redis命令就是从客户端发出的,例如在客户端设置全局字典(key和调用次数),每次调用Redis命令时…

一.flushall/flushdb误操作的处理 假设进行flush操作的Redis是一对主从结构的主节点,其中键值对的个数是100万,每秒写入量是1000. 1.缓存与存储 被误操作flush后,根据当前Redis是缓存还是存储使用策略有所不同: 缓存:对于业务数据的正确性可能造成损失还小一点,因为缓存中的数据可以从数据源重新进行构建,但是缓存雪崩和缓存穿透的相关知识,当前场景也有类似的地方,如果业务方并发量很大,可能会对后端数据源造成一定的负载压力,这个问题也是不容忽视. 存储:对业务方可能…