一:Memcached 缓存雪崩现象(1)造成原因:一般是由某个节点失效,导致其他的节点的缓存命中率下降,缓存中缺失的数据查询,短时间内造成的数据库服务器奔溃.重启DB,短期内又被压垮,但缓存的数据增加了一些,DB反复的多次的启动,多次缓存才能建立完毕,DB才能稳定的运行.或者是由于缓存周期性的失效,比如每6小时失效一次,那么每6小时,将有一个请求‘峰值’严重者甚至会使DB崩溃.(2)假设每秒1200并发,Memcached 周期每6小时失效,由于请求量过多Memcache已满,造成BD奔溃.解…

1)什么是缓存雪崩?场景:一个访问很大的文章(论坛之类)的网站,使用memcached缓存用户查询过的文章.设置的缓存过期时间为6小时,所以没过6小时,缓存就会失效并重建一遍 问题:过六小时时,一部分缓存开始失效(文章访问的时间不同,添加缓存到内存的时间有所不同,所以缓存在2个小时左右就缓存完毕了),大量访问查询直接请求mysql服务器,mysql服务器被拖垮: 需要重启服务器(整个服务器重启),memcached所有缓存被清空,需要重新访问mysql重新建立缓存 2)解决办法一.缓存失效时间不…

一.缓存雪崩现象 由于集群中某个memcached服务器宕机的原因,造成集群中的服务器命中率下降.只能通过访问数据库得到数据,是的数据库的压力倍增,造成数据库服务器崩溃.重启数据库还是会崩溃,但是数据会缓存一部分,多次重启则缓冲建立完毕.或者缓冲周期性的失效,比如每6个小时失效一次,那么每6个小时会有一个“峰值”,严重的会造成数据库崩溃. 二.案例 一个门户网站做的一个缓存,6小时缓存失效一次,失效后两个小时内mysql负载很高,然后mysql服务器挂掉. 解决方案: 1.缓存失效时间设置为随机…

一:Memcached 缓存无底洞现象(1)facebook的工作人员反应的,facebook在2010年左右,memcached节点就已经达到了3000个,存储的数据进千G的数据存储. 他们发现一个问题,memecached连接频率,效率都下降了,于是加了memcached节点.添加节点后发现因为连接频率导致的问题并没有好转.称之为“无底洞现象”. 问题分析:以用户为列:user-133-age,usr-133-name,usr-133-height ....共有N个KEY. 当服务器增多,1…

缓存雪崩一般是由某个缓存节点失效,导致其他节点的缓存命中率下降,缓存中确实的数据去数据库查询,短时间内,造成数据库服务器的崩溃. 这时,我们需要重启数据库,但重启一段时间后,又会被压垮,但此时缓存的数据也比之前要多. 这样,反复几次重启数据库,缓存才重建完成,数据库才稳定的运行. 或者,是由于缓存周期性的失效,比如每6个小时失效一次,那么每6个小时,将有一个请求的峰值,严重者设置会令数据库崩溃. 可以看下面的这幅统计图,是数据库的访问量统计图: 可以看到,缓存每6个小时就失效一次,每过6个小时就…

一.缓存雪崩现象 缓存雪崩一般是由某个缓存节点失效,导致其他节点的缓存命中率下降, 缓存中缺失的数据去数据库查询,短时间内造成数据库服务器崩溃, 重启DB短期又被压跨,但新数据的缓存也更新一些,DB反复多次启动多次,缓存重建完毕,DB才稳定运行,或者是由于缓存周期性的失效,比如缓存失效周期相同,在一个时间点缓存同时失效,将有一个请求”峰值”, 严重者甚至会令DB崩溃 解决方案:把缓存设置为不同的生命周期,这样不同时失效,把工作分担到各个时间点上去,也可以自己写脚本,放到业务比较空闲的时候自己刷新…

缓存雪崩现象 一般是由于某个节点失效,导致其它节点的缓存命中率下降,缓存中缺失的数据直接去数据库查询,短时间内造成数据库服务器崩溃. 或者是由于缓存周期性失效,比如设置每隔6个小时失效一次,那么每6个小时将会有一个请求峰值,严重的话,也会导致数据库崩溃. 重启DB后,短期内又被压垮,但缓存又会恢复一点,DB反复重启多次,直至缓存重建完毕,才能恢复稳定. 如果小网站,平时访问量不大的情况下,数据缓存的时间不同,失效时间也不同,可能不会出现此问题.而对于一些访问量较大的网站,可能memcache一开…

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…

二.Memcached缓存穿透.缓存雪崩 1. 缓存雪崩 可能是数据魏加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积失效,导致大量请求去数据库查询的过程,数据库过载,崩溃. 解决方法: 1 采用加锁计数,使用合理的队列数量来避免缓存失效时对数据库造成很大的压力,限制去数据库查询数量,降低了系统吞吐量. 2 分析用户行为,尽量让失效时间点分布均匀,避免缓存雪崩发生. 3 如果是某台服务器宕机,可采用主备. 2. 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…

缓存雪崩 缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 解决思路: 1,采用加锁计数,或者使用合理的队列数量来避免缓存失效时对数据库造成太大的压力.这种办法虽然能缓解数据库的压力,但是同时又降低了系统的吞吐量. 2,分析用户行为,尽量让失效时间点均匀分布.避免缓存雪崩的出现. 3,如果是因为某台缓存服务器宕机,可以考虑做主备,比如:redis主备,但是双缓存涉及到更新事务的问题,update可能读到脏…