缓存击穿 在使用缓存时,我们往往是先根据key从缓存中取数据,如果拿不到就去数据源加载数据,写入缓存.但是在某些高并发的情况下,可能会出现缓存击穿的问题,比如一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大.压力骤增. 一般解决方案 首先我们想到的解决方案就是加锁,一种办法是:拿到锁的请求,去加载数据,没有拿到锁的请求,就先等待.这种方法虽然避免了并发加载数据,但实际上是将并发的操作串行化,会增加系统延时. singleflight single…

背景 在使用缓存时,容易发生缓存击穿. 缓存击穿:一个存在的key,在缓存过期的瞬间,同时有大量的请求过来,造成所有请求都去读dB,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大.压力骤增. singleflight 介绍 import "golang.org/x/sync/singleflight" singleflight类的使用方法就新建一个singleflight.Group,使用其方法Do或者DoChan来包装方法,被包装的方法在对于同一个key,只会有一个协程执行,其他协程等…

package com.example.redisdistlock.controller; import com.example.redisdistlock.util.RedisUtil; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.re…

"怎么防止缓存击穿?" 这是很多一二线大厂面试的时候考察频率较高的问题. 在并发量较高的系统中,缓存可以提升数据查询的性能,还能缓解后端存储系统的并发压力.可谓是屡试不爽的利器. 我把这个问题的回答,整理到了一个20W字的面试文档里面.大家可以私信我领取. 下面看看高手的回答. 高手: 在实际应用中,我们会在程序和数据库之间增加一个缓存层. 一方面是为了提升数据检索效率,提升程序性能,另一方面是为了缓解数据库的并发压力. 缓存击穿,表示请求因为某些原因全部打到了数据库,缓存并没有起到流…

这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1.简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响 2.RDB和AOF机制 3.Redis的过期键的删除策略 4.Redis线程模型,单线程为什么这么快 5.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿 1.简述MySQL中索引类型对数据库的性能的影响 普通索引:允许被索引的数据列包含重复的数据 唯一索引:可以保证数据记录的唯一性 主键:是一种特殊的唯一索引,在一张表中只能定义一个主键索引,主键用于唯一标识一条记录,使用关键字prima…

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询,这样缓存就失去了意义.如果在大流量下数据库可能挂掉.这就是缓存击穿. 场景如下图所示: 我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常.…

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询,这样缓存就失去了意义.如果在大流量下数据库可能挂掉.这就是缓存击穿. 场景如下图所示: 我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常.…

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…

[原创]分布式之缓存击穿   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询,这样缓存就失去了意义.如果在大流量下数据库可能挂掉.这就是缓存击穿.场景如下图所示: 我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上…

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…