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…

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…

参考源 https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?spm_id_from=333.999.0.0 版本 本文章基于 Redis 6.2.6 使用缓存的问题 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…

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(相当于进行了两次无用的查询).这样请求就会绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题. 解决办法: 1.我们任然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟.通过这个直接设置的默认值放到缓存,这样第二次到缓存中获取就有值了 2.布隆过滤器 缓存击穿 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于…

我们在用缓存的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题: 缓存穿透 缓存并发 缓存失效 一.缓存穿透 Paste_Image.png Paste_Image.png Paste_Image.png 注:上面三个图会有什么问题呢? 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…

参考文档: 缓存穿透和缓存失效的预防和解决:https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/75138876 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 1.布隆过滤  对所有可能查询的参数以ha…

(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…

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…

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…