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…

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…

package cn.com; import java.text.ParseException; import java.util.List; import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.SortingParams; public class Redis_Key { public static Jedis redis = new Jedis("localhost",…

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…

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…

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.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,失去了缓存保护后端存储的意义.    图-1:缓存穿透模型 缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大,由于很多后端存储不具备高并发性,甚至可能造成后端存储宕掉.通常可以在程序中分别统计总调用数…

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,失去了缓存保护后端存储的意义.    图-1:缓存穿透模型 缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大,由于很多后端存储不具备高并发性,甚至可能造成后端存储宕掉.通常可以在程序中分别统计总调用数…

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:http://t.cn/EAEu4to 一.热点问题产生原因 热点问题产生的原因大致有以下两种: 1.1 用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品.热点新闻.热点评论.明星直播). 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如: 双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题. 同理,被大量刊发.浏览的热点新闻.热点评论.明星直播等,这…

一.热点Key问题产生的原因 1.用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品.热点新闻.热点评论.明星直播). 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题. 同理,被大量刊发.浏览的热点新闻.热点评论.明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题. 2.请求分片集中,超过单 Server 的性能极限. 在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片切分,此过程中…