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…

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…

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…

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…

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…

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…

(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…

(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…