Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案 Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案缓存穿透解决方案布隆过滤缓存空对象比较缓存雪崩解决方案保证缓存层服务高可用性依赖隔离组件为后端限流并降级数据预热缓存并发分布式锁 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存不命中,接着查询数据库也无法查询出结果,因此也不会写入到缓存中,这将会导致每个查询都会去请求数据库,造成缓存穿透: 解决方案 布隆过滤 对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系

缓存穿透 用户想要查询一个数据 在redis缓存数据库中没有获取到 就会向后端的数据库中查询. 当用户很多 都去访问后端数据库的话,这就会给数据库带来很大的压力. 常见场景:秒杀活动 等 解决方法: 1.布隆过滤器 2.缓存空对象 缓存击穿 缓存击穿 就是一个Key非常热.这个key在失效的瞬间 持续的大并发就会击穿缓存 直接请求数据库. 常见场景:微博热搜 等 解决办法: 1.设置热点数据永不过期 2.分布式锁 缓存雪崩 在某一个时间段 缓存集中过期失效,如过期时间到了 或者Redis服务器宕

最近面试中遇到redis缓存穿透.缓存雪崩等问题,特意了解下. redis缓存穿透: 缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有.这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空.这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题. 解决的办法: 1. 如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,后续不会继续访问数据库,同时设置过期时间保证高并发情况下保障不被穿透,后续也能及时更新. 2. 假如key是有一定规则的,可key来过

写在开始 redis是一个基于内存hash结构的缓存型db.其优势在于速读写能力碾压mysql.由于其为基于内存的db所以存储数据量是受限的. redis性能 redis读写性能测试redis官网测试读写能到10万左右 redis读写能力为2W/s mysql读能力5K/s.写能力为3K/s 数据上看redis性能碾压mysql redis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

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

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

阿里的人问我 缓存雪崩(大量数据在同一时间过期了)了如何处理,缓存击穿了如何处理,回答的很烂,做了总结: 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: 1. 缓存穿透 在大多数互联网应用中,缓存的使用方式如下图所示: 当业务系统发起某一个查询请求时,首先判断缓存中是否有该数据: 如果缓存中存在,则直接返回数据: 如果缓存中不存在,则再查询数据库,然后返回数据. 了解了上述过程后,下面说说缓存穿透. 1.1 什么

前言 如何有效的理解并且区分 Reids 穿透.击穿和雪崩之间的区别,一直以来都挺困扰我的.特别是穿透和击穿,过一段时间就稀里糊涂的分不清了. 为了有效的帮助笔者自己,以及拥有同样烦恼的朋友们区分这三种场景.笔者总结了一些关键词,希望大家可以和我一样通过联想的方式来区分并理解这三种场景的区别! 缓存穿透: 关键词:穿过 Redis 和 数据库 当 Redis 和数据库中都没有我们想要的数据时,就需要考虑缓存穿透的问题了 下面这段逻辑大家用的会比较多:先去 Redis 中查找某资源,Redis 中

Redis 缓存穿透 https://www.cnblogs.com/jiekzou/p/9212114.html 场景描述:我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在,如果存在直接返回缓存内容,如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回.这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样缓存就失去了意义,在流量大时,可能DB就挂掉了. 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. 常用解决办法: ①用一

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

1.缓存穿透(不存在的商品访问数据造成压力) 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据.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. Redis缓存流程 代码流程 参数传入对象主键ID根据key从缓存中获取对象如果对象不为空,直接返回如果对象为空,进行数据库查询如果从数据库查询出的对象不为空,则放入缓存(设定过期时间)想象一下这个情况,如果传入的参数为-1,会是怎么

(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

什么是redis? redis是一个非关系型数据库,相对于其他数据库而言,它的查询速度极快,且能承受的瞬时并发量非常的高.所以常常被用来存放网站的缓存,以减少主要数据库(如mysql)的服务器压力. 当我们要用redis作为缓存的时候, 有一些常见的经典问题我们就必须要有所考虑和防范.这里我主要介绍一下缓存穿透.缓存雪崩和缓存击穿的现象发生的原因和防范措施. 缓存穿透 当我们用redis作缓存时, 其初始目的是为了在我们访问某一个网页或者商品时将此次从数据库查询得到的数据存放到redis中,这样

1.缓存更新策略 1.LRU/LFU/FIFO算法剔除:例如maxmemory-policy 2.超时剔除,过期时间expire,对于一些用户可以容忍延时更新的数据,例如文章简介内容改了几个字 3.主动更新:代码控制生命周期,对于一些必须实时更新的数据,例如金额 策略 一致性 维护成本 LRU/LFU/FIFO算法剔除 最差 低 超时剔除 较差 低 主动更新 强 高 2.缓存粒度问题 1.通用性:全量属性最好 2.占用空间:部分属性最好 3.代码维护:表面上看全量属性最好 大部分应用来说都是缓存

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

(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

Redis中几个“看似”高大上的概念,经常有人提到,某些好事者喜欢死扣概念,实战没多少,嘴巴里冒出来的全是高大上的名词,个人一向鄙视概念党,呵呵! 其实这几个概念:缓存穿透/缓存击穿/缓存雪崩,有一个共通的相似之处,就是高并发下,某些原因导致缓存层失去了保护,导致后端的持久化层(数据库)承担较大压力的情形.需要注意的是,这些问题发生的前提,需要有足够大的并发性,如果本身并发性不高,那些即便出现了这些个问题,也不会造成非常大的影响.甚至极端地讲,只要代码的健壮性足够,即便是缓存层全部宕机,也不会导

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619572269435584821&wfr=spider&for=pc Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面.但同时,它也带来了一些问题.其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解.如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存. 另外的一些典型问题就是,缓存穿透.缓存雪崩和缓存击穿.目前,业界也都有比较流行的解决方案.本篇文章,并不是要更加完美