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.…

工作中经常会用到redis来做缓存,以防止后台db挂掉.但是db数据一般都在10T以上,不可能把mysql中的数据全部放入redis中,所以一般是将一些热key放入redis中. 缓存击穿 一个请求先去redis中查询数据,如果存在则返回,不存在则去mysql中读取,然后回写到redis中,然后配上过期时间.这大概是redis最典型的用法了.但是如果某个时刻大量key的请求都没有命中缓存,那么这些大量请求就会全部落到mysql中,导致mysql压力过大.这个场景就是典型的缓存击穿.缓存击穿只需要…

缓存击穿 缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞. 比如在做电商项目的时候,把这货就成为“爆款”. 其实,大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力.达到这个级别的公司没有几家的.所以,本着务实主义,对主打商品都是早早的做好了准备,让缓存永不过期.即便某些商品自己发酵成了爆款,也是直接设为永不过期就好了. 其他方式: 1. 使用互斥锁(mutex…

文章原创于公众号:程序猿周先森.本平台不定时更新,喜欢我的文章,欢迎关注我的微信公众号. 上篇文章谈到了Redis分布式锁,实际上就是为了解释为什么做缓存采用Redis而不使用map/guava.缓存分为本地缓存和分布式缓存.以 Java 为例,使用自带的 map /guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 JVM 的销毁而结束.而且在多实例状态下缓存不具有唯一性.使用 Redis 作缓存称为分布式缓存,在多实例状态下共用一份缓存数据,缓存具有一致性.所以说在分布式…

面试经历 在很长的一段时间里,我以为缓存击穿和缓存穿透是一个东西,直到最近去腾讯面试,面试官问我缓存击穿和穿透的区别:我回答它俩是一样的,面试官马上抬起头用他那细长的单眼皮眼睛瞪着我说:"你确定吗?",最后面试提醒我,既然有不同的名字,那他们肯定就是不一样的,也就是说缓存击穿和缓存穿透不是一个东西: 那么今天我们就看看这俩玩意的区别,以及它们引发的后果: 在项目中加入缓存 一般情况下,我们会把热点数据放到缓存中,比如常用的字典.用户信息.订单详情等等:也就是说,当项目启动后,先将热点数…

原始数据存储在 DB 中(如 MySQL.Hbase 等),但 DB 的读写性能低.延迟高. 比如 MySQL 在 4 核 8G 上的 TPS = 5000,QPS = 10000 左右,读写平均耗时 10~100 ms. 用 Redis 作为缓存系统正好可以弥补 DB 的不足,「码哥」在自己的 MacBook Pro 2019 上执行 Redis 性能测试如下: $ redis-benchmark -t set,get -n 100000 -q SET: 107758.62 requests…

思路每一个key都有一个附属key1,附属key1可以是key加特定前缀组成,key对应value为真正的缓存数据,附属key1对应的value不重要,可以是随便一个值,附属key1的作用主要是维护缓存更新时间并保证只有一个线程到数据源拉取数据更新缓存附属key1的过期时间设置为缓存刷新时间,比如30s,key的过期时间设置 缓存刷新时间 + 数据源修复预期时间(比如2天)每次请求数据时,使用setnx(将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在)设置附属key1,返回结果为1…

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…

缓存穿透 缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力. (查询一个必然不存在的数据.比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响.) 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. 解决方法: 1.缓存层缓存空值. –缓存太多空值,占用更多空间.(优化:给个空值过期时间) –存储层更新代码了,缓存层还是空值.(优化:后台设置时主动删除空值,并缓存…

# 没缓存的日子: 对于web来说,是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进.随着服务用户提升.可能会出现一下的一些状况: 页面并发量和访问量并不多,mysql足以支撑自己逻辑业务的发展.那么其实可以不加缓存.最多对静态页面进行缓存即可. 页面的并发量显著增多,数据库有些压力,并且有些数据更新频率较低反复被查询或者查询速度较慢.那么就可以考虑使用缓存技术优化.对高命中的对象存到key-value形式的redis中,那么,如果数据被命中,那么可以省经效率很低的db.从高效的redis中查找到数据.…