这一节,我们来学习一下缓存异常.缓存异常有四种类型,分别是缓存和数据库的数据不一致.缓存雪崩.缓存击穿和缓存穿透. 下面通过了解这四种缓存异常的原理和应对方法. 缓存和数据库的数据不一致 缓存和数据库的数据一致性包含两种情况: 缓存中有数据,缓存的数据值需要和数据库中的值相同: 缓存中没有数据,数据库中的值必须是最新值. 数据不一致是如何发生的? 在第1讲中关于缓存的类型那节,介绍了缓存有两种不同类型,分别是只读缓存和读写缓存.不同类型的缓存数据不一致的发生情况不一样,应对方法也不一样. 读写缓…

看过 高性能网站架构之缓存篇--Redis安装配置和高性能网站架构之缓存篇--Redis使用配置端口转发 这两篇文章的,相信你已经对redis有一定的了解,并能够安装上,进行简单的使用了,但是在咱们的实际应用中,使用redis肯定不会使用单机版,不光是redis不能使用单机版,其他的也不会使用,所以今天我们来说一下redis cluster的安装. 1.  Redis Cluster的架构图.            (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议…

文章目录 1. Redis Cache 集成 2. 源代码 本文,讲解 Spring Boot 如何集成 Redis Cache,实现缓存. 在阅读「Spring Boot 揭秘与实战(二) 数据缓存篇 - 快速入门」后,对 Spring Boot 集成缓存机制有一定了解后,我们来了解下 Redis Cache 的使用. Redis Cache 集成 Redis Cache 有非常丰富的使用场景,如果有兴趣的话,可以阅读这篇文章「Redis实战(五) 聊聊Redis使用场景」. 在 Spring…

返回目录 上一讲主要是说如何将数据集存储到redis服务器里,而今天主要说的是缓存里的键名,我们习惯叫它key. redis或者其它缓存组件实现的存储机制里,它将很多方法对应的数据集存储在一个公共的空间里,这个空间足够大,当然它也是共享的,没有具体的分区,也就是说,如果你的key重复了,那这事就有点坏味道了,对于一个项目肯定没什么问题,只要做到方法名不相同就可以,但是,如果是多个项目共享一个缓存服务器(缓存中间件,这是很正常的,没有什么公司一个项目对应一个缓存服务器,没必要,当你的项目足够大时,…

缓存雪崩 缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉 解决方案 事前:尽量保证整个redis集群的高可用性,发现机器宕机尽快补上.选择合适的内存淘汰策略. 事中:本地ehcache缓存+hystrix限流&降级,避免MySQL崩掉 事后:利用redis持久化机制保存的数据尽快恢复缓存 缓存穿透 缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 根本不存在于缓存中,导致请求直接到了数据库上,根本没有经过缓存这一层 解决方案 参数校验 缓存无效 key 布…

Redis提供了高性能的数据存取功能,所以广泛应用在缓存场景中,既能有效地提升业务应用的响应速度,还可以避免把高并发压力发送到数据库层. 因为Redis用作缓存的普遍性以及它在业务应用中的重要作用,所以需要系统地掌握缓存的一系列内容,包括工作原理.替换策略.异常处理和扩展机制. 今天我们了解缓存的特征和Redis缓存的工作机制. 缓存特征 主要有两个特征: 一是在一个层次化的系统中,缓存一定是一个快速子系统,数据存在缓存中时,能避免每次从慢速子系统中存取数据. 二是缓存系统的容量大小总是小于后端…

上一讲介绍了缓存满了,通过内存淘汰机制来淘汰掉数据.如果有的数据一直滞留在缓存中,但又没有应用使用,时间长了,就可能会占据大部分的缓存空间. 今天我们来学习一下缓存污染,以及如何解决缓存污染. 缓存污染 缓存污染,指留存在缓存中的数据,实际不会被再次访问了,但又占据了缓存空间. 要解决缓存污染的关键点是能识别出只访问一次或者访问次数很少的数据. 从能否解决缓存污染这一维度来分析Redis的8种缓存淘汰策略: noeviction策略:不会淘汰数据,解决不了. volatile-ttl策略:给数据…

如果不是严格要求“缓存和数据库”必须保证一致性的话,最好不要做这个方案:即 读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里面去.串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但会导致系统吞吐量大幅度降低. 解决这个问题的最经典的模式,就是Cache Aside Pattern. Cache Aside Pattern:     (1)读的时候先读缓存,如果缓存不存在的话就读数据库,取出数据库后更新缓存:如果存在的话直接读取缓存的信息.     (2)写的时候,先更新数据库,再删除缓存. 说到这个问题,又会出…

一.概述 nop支持Redis作为缓存,Redis出众的性能在企业中得到了广泛的应用.Redis支持主从复制,HA,集群. 一般来说,只有一台Redis是不可行的,原因如下: 单台Redis服务器会发生单点故障,并且单服务器需要处理所有的请求会导致压力较大. 单台Redis服务器内存容量有限,不易扩展. 第一个问题可以通过Redis主从模式实现单节点的高可用(HA). 从节点(slave)是主节点(master)副本,当主节点(master)宕机后,Redis 哨兵(Sentinel)会自动将从…

Redis总结(五)缓存雪崩和缓存穿透等问题   前面讲过一些redis 缓存的使用和数据持久化.感兴趣的朋友可以看看之前的文章,http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/771056.html .今天总结总结缓存使用过程中遇到的一些常见的问题.比如缓存雪崩,缓存穿透,缓存预热等等. 缓存雪崩 缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期),新缓存未到期间.所有请求都去查询数据库,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机.从而形成一系列连锁…