redis缓存穿透穿透解决方案-布隆过滤器 我们先来看一段代码 cache_key = "id:1" cache_value = GetValueFromRedis(cache_key); //判断缓存是否有数据 if cache_value != nil{ //如果有 直接返回数据 return cache_value } db_value = GetValueFromDb(cache_key) // 从数据库中查询数据 if db_value == nil{ return db_v

Bloom Filter是一个占用空间很小.效率很高的随机数据结构,它由一个bit数组和一组Hash算法构成.可用于判断一个元素是否在一个集合中,查询效率很高(1-N,最优能逼近于1). 在很多场景下,我们都需要一个能迅速判断一个元素是否在一个集合中.譬如: 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址: 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信): 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉. 可能有人会问,我们

什么叫做缓存穿透 缓存穿透只会发生在高并发的时候,就是当有10000个并发进行查询数据的时候,我们一般都会先去redis里面查询进行数据,但是如果redis里面没有这个数据的时候,那么这10000个并发里面就会有很大一部分并发会一下子都去mysql数据库里面进行查询了 解决缓存穿透 首先我模拟一下缓存穿透 比如下面的代码 Pom.xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=

本文摘抄自我的微信公众号"程序员柯南",欢迎关注!原文阅读 缓存穿透是什么? 关于缓存穿透,简单来说就是系统处理了大量不存在的数据查询.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存.现在系统接收了大量不存在的key,缓存层形同虚设,大量请求引向数据库,数据库承受不了压力,宕机. 布隆过滤器是什么? Bloom Filter适用于判断数据是否在一个集合中. Blo

Bloom Filter布隆过滤器算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间.在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低.此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情

欢迎关注微信公众号:万猫学社,每周一分享Java技术干货. 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构,它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在.当布隆过滤器说,某种东西存在时,这种东西可能不存在:当布隆过滤器说,某种东西不存在时,那么这种东西一定不存在. 布隆过滤器相对于Set.Map 等数据结构来说,它可以更高效地插入和查询,并且占用空间更少,它也有缺点,就是判断某种东西是否存在时,可能会被误判.但是只

什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构,它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在.当布隆过滤器说,某种东西存在时,这种东西可能不存在:当布隆过滤器说,某种东西不存在时,那么这种东西一定不存在. 布隆过滤器相对于Set.Map 等数据结构来说,它可以更高效地插入和查询,并且占用空间更少,它也有缺点,就是判断某种东西是否存在时,可能会被误判.但是只要参数设置的合理,它的精确度也可以控制的相对精确,只会有小小

一.缓存雪崩 1.1 什么是缓存雪崩? 首先我们先来回答一下我们为什么要用缓存(Redis): 1.提高性能能:缓存查询是纯内存访问,而硬盘是磁盘访问,因此缓存查询速度比数据库查询速度快 2.提高并发能力:缓存分组了部分请求,支持更高的并发 现在有个问题,如果我们的缓存挂掉了,这意味着我们的全部请求都跑去数据库了. 我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,将已经过期的键值对删除,它采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除.

一.缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库. 在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除.Redis对过期键的策略+持久化 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 1.1.什么是缓存雪崩 Redis挂掉了,请求全部走数据库.

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

(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

把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: (一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存.我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性.合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存.缓存失败时增加重试机制,例

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 一.什么样的数据适合缓存? 分析一个数据是否适合缓存,我们要从访问频率.读写比例.数据一致性等要求去分析.  二.什么是缓存击穿 在高并发下,多线程同时查询同一个资源,如果缓存中没有这个资源,那么这些线程都会去数据库查找,对数据库造成极大压力,缓存失去存在的意义.打个比方,数据库是人,缓存是防弹衣,子弹是线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣里面没有防弹的物质时,子弹就会穿过它打到人身上.  三.缓存

缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义.在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞. 解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查

Redis缓存能够有效地加速应用的读写速度,就DB来说,Redis成绩已经很惊人了,且不说memcachedb和Tokyo Cabinet之流,就说原版的memcached,速度似乎也只能达到这个级别.今天主要讲讲在使用Redis时经常遇到的几个问题.缓存雪崩.缓存击穿.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级. v缓存雪崩 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效.所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,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反应

一.前言 在我们日常的开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如一些商品抢购的情景,或者是主页访问量瞬间较大的时候,单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘,磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端,一瞬间成千上万的请求到来,需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作,这个时候往往不是数据库能够承受的,极其容易造成数据库系统瘫痪,最终导致服务宕机的严重生产问题. 为了克服

今天来分享一下Redis几道常见的面试题: 如何解决缓存雪崩? 如何解决缓存穿透? 如何保证缓存与数据库双写时一致的问题? 一.缓存雪崩 1.1 什么是缓存雪崩? 首先我们先来回答一下我们为什么要用缓存(Redis): 1.提高性能能:缓存查询是纯内存访问,而硬盘是磁盘访问,因此缓存查询速度比数据库查询速度快 2.提高并发能力:缓存分组了部分请求,支持更高的并发 现在有个问题,如果我们的缓存挂掉了,这意味着我们的全部请求都跑去数据库了. 我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵

(一)缓存和数据库间数据一致性问题 分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存.我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性.合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存.缓存失败时增加重试机制,例如MQ模式的消息队列. (二)缓存击穿问题 缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据,由于缓存中都没有,导致这些请求短时

通过本文将了解到以下内容: 查找问题的一般思路 布隆过滤器的基本原理 布隆过滤器的典型应用 布隆过滤器的工程实现 场景说明: 本文阐述的场景均为普通单机服务器.并非分布式大数据平台,因为在大数据平台下问题就是另外一种考虑方式了, 因此本文只描述贫穷落后一穷二白的场景,俨然有种60年代先辈们在戈壁攻克原子弹的感觉. 1.查找问题的一般思路 查找问题是出现频率极高的问题,来看一道面试题: 给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件所有共同的U

通过本文将了解到以下内容: 查找问题的一般思路 布隆过滤器的基本原理 布隆过滤器的典型应用 布隆过滤器的工程实现 场景说明: 本文阐述的场景均为普通单机服务器.并非分布式大数据平台,因为在大数据平台下问题就是另外一种考虑方式了,因此本文只描述贫穷落后一穷二白的场景,俨然有种60年代先辈们在戈壁攻克原子弹的感觉. 1.查找问题的一般思路 查找问题是出现频率极高的问题,来看一道面试题: 给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件所有共同的UR

概念解释 redis 缓存穿透 key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会到数据源,从而可能压垮数据源.比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库. redis 缓存击穿 key对应的数据存在,但在redis中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮. redis 缓存雪崩 当缓存服务器重启或者大量缓存