Cache Aside Pattern 即旁路缓存是缓存方案的经验实践,这个实践又分读实践,写实践 对于读请求 先读cache,再读db 如果,cache hit,则直接返回数据 如果,cache miss,则访问db,并将数据set回缓存 如上图: (1)先从cache中尝试get数据,结果miss了 (2)再从db中读取数据,从库,读写分离 (3)最后把数据set回cache,方便下次读命中 对于写请求 淘汰缓存,而不是更新缓存 先操作数据库,再淘汰缓存…

Cache Aside Pattern旁路缓存,是对缓存应用的一个总结,包括读数据方案和写数据方案. 读数据方案 先读cache,如果命中则返回 如果miss则读db 将db的数据存入缓存 写数据方案 写数据的过程包括了两个问题,更新cache的策略和操作db与cache的顺序.更新cache有两种策略:直接更新cache,和删除cahce.操作db和cache的顺序有先db再cache,和先cache再db.那么就会组合出四种方案: 先更新db再更新cache 先更新db再删除cache 先更…

在我们使用分布式缓存Redis或者Memcached编写更新缓存数据代码时,我们总是会犯一个逻辑错误.先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中.试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库.于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了. 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑,所以,我想写这篇文章说一下几个缓存更新的Design P…

This article referenced from http://coolshell.cn/articles/17416.html We all know that high concurrency, high I/O is a big challenge to database. So we normally add a cache system in front of database. The cache system normally store data inside the R…

7. Redis持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的? 为什么要持久化? 如果只是存在内存里,如果redis宕机再重启,内存数据就丢失了,所以要用持久化机制. 将数据写入内存的同时,异步的慢慢将数据写入磁盘文件,定期同步或备份到云存储服务上,进行持久化. 如果redis宕机重启,自动从磁盘加载之前持久化的一些数据,也许会丢失少量数据,但至少不会丢所有数据. Redis持久化的两种方式: RDB和AOF RDB(Redis Database): 是对r…

目录 概览 Cache-Aside 读操作 更新操作 缓存失效 缓存更新 Read-Through Write-Through Write-Behind 总结 参考 概览 缓存是一个有着更快的查询速度的存储技术,这里的更快是指比起从初始的数据源查询(比如数据库,以下都称作数据库)而言.我们经常会把频繁请求的或是耗时计算的数据缓存起来,在程序收到请求这些数据的时候可以直接从缓存中查询数据返回给客户端来提高系统的吞吐量,现在我们来看看有哪些缓存模式可以考虑. Cache-Aside Cache-As…

前言 作为Java程序员,对于Tomcat的server.xml想必都不陌生.本文基于Tomcat7.0的Java源码,对server.xml文件是如何加载和解析的进行分析. 加载 server.xml也是文件,Tomcat加载它会不会有什么不同的实现呢? Bootstrap的load方法是加载Tomcat的server.xml的入口,load方法实际通过反射调用catalinaDaemon(类型为Catalina)的load方法,见代码清单1. 代码清单1 /** * Load daemon.…

一.缓存套路 原文地址:http://coolshell.cn/articles/17416.html Scaling Memcached at Facebook 好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中.然而,这个是逻辑是错误的.试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库.于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且…

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面: 从零单排学Redis[青铜] 从零单排学Redis[白银] 从零单排学Redis[黄金] 从零单排学Redis[铂金一] 从零单排学Redis[铂金二] 今天来分享一下Redis几道常见的面试题: 如何解决缓存雪崩? 如何解决缓存穿透? 如何保证缓存与数据库双写时一致的问题? 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 回顾一下我们为什么要用缓…

一.缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库. 在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除.Redis对过期键的策略+持久化 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 1.1.什么是缓存雪崩 Redis挂掉了,请求全部走数据库.…

1.谈谈Redis的主从复制流程 有几个重点:主节点负责写,从节点负责读,slave node 主要用来进行横向扩容,做读写分离,扩容的 slave node 可以提高读的吞吐量.必须开启 master node 的持久化,不建议用 slave node 作为 master node 的数据热备,因为那样的话,如果你关掉 master 的持久化,可能在 master 宕机重启的时候数据是空的,然后可能一经过复制, slave node 的数据也丢了.当启动一个 slave node 的时候,它会…

今天来分享一下Redis几道常见的面试题: 如何解决缓存雪崩? 如何解决缓存穿透? 如何保证缓存与数据库双写时一致的问题? 一.缓存雪崩 1.1什么是缓存雪崩? 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis): <figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: %; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important; line-h…

一般来说,如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话,最好不要做这个方案,即:读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去. 串行化可以保证一定不会出现不一致的情况,但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求. Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式,就是 Cache Aside Pattern. 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后…

原创: 码农翻身刘欣 十年前,我们还是一个企业内部的应用,用户不多,数据也不多. Tomcat一天也处理不了多少请求,闲得无聊的时候只能和我聊天,这是没有办法的事情,因为整个系统只有我们两个: 没错,我就是大名鼎鼎的MySQL ,我和Tomcat位于不同的机器上,每次通信都是一次网络的请求. 这样的情况持续了三年,我们俩把话都快要说尽了的时候,人类终于送来了一个新家伙:缓存. 从外表看来,这个缓存就是一个Map而已, 保存的都是一些(key,value)这样的东西. 从内部看,他还真是个Map,…

1.项目中缓存是如何使用的?为什么要用缓存?缓存使用不当会造成什么后果? 面试题剖析 为什么要用缓存? 用缓存,主要有两个用途:高性能.高并发. 高性能 假设这么个场景,你有个操作,一个请求过来,吭哧吭哧你各种乱七八糟操作 mysql,半天查出来一个结果,耗时 600ms.但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了,或者变了也可以不用立即反馈给用户.那么此时咋办? 缓存啊,折腾 600ms 查出来的结果,扔缓存里,一个 key 对应一个 value,下次再有人查,别走 mysql 折腾 600ms…

1:缓存技术和框架的重要性 互联网的一些高并发,高性能的项目和系统中,缓存技术是起着功不可没的作用.缓存不仅仅是key-value的简单存取,它在具体的业务场景中,还是很复杂的,需要很强的架构设计能力.我曾经就遇到过因为缓存架构设计不到位,导致了系统崩溃的案例. 2:缓存的技术方案分类 1)是做实时性比较高的那块数据,比如说库存,销量之类的这种数据,我们采取的实时的缓存+数据库双写的技术方案,双写一致性保障的方案. 2)是做实时性要求不高的数据,比如说商品的基本信息,等等,我们采取的是三级缓存架…

之前的讲解,主要是在讲解redis如何支撑海量数据.高并发读写.高可用服务的架构 从这一讲开始,正式开始做业务系统的开发 商品详情页,缓存架构,90%是大量的业务(没有什么级数含量),10%最有级数含量的就是架构 1.上亿流量的商品详情页的多级缓存架构 采用三级缓存:nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat 堆缓存的多级缓存架构      nginx 本地缓存                                         redis分布式缓存           …

将不一致分为三种情况: 1. 数据库有数据,缓存没有数据: 2. 数据库有数据,缓存也有数据,数据不相等: 3. 数据库没有数据,缓存有数据. 在讨论这三种情况之前,先说明一下我使用缓存的策略,也是大多数人使用的策略,叫做 Cache Aside Pattern.简而言之,就是 1. 首先尝试从缓存读取,读到数据则直接返回:如果读不到,就读数据库,并将数据会写到缓存,并返回. 2. 需要更新数据时,先更新数据库,然后把缓存里对应的数据失效掉(删掉). 读的逻辑大家都很容易理解,谈谈更新.如果不采…

[原文]https://www.toutiao.com/i6594307974817120782/ 摘要: 对于高并发架构,毫无疑问缓存是最重要的一环,对于大量的高并发,可以采用三层缓存架构来实现,nginx+redis+ehcache Nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发,同时nginx本身也有自己的缓存(容量有限),我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,减少流向服务器的流量 一.模板引擎 通常我们可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住…

这个方法主要设置(这个方法很重要,贵在理解,虽然还没学过设计模式..) 1.遇到<server>标签时创建StandardServer实例   设置StandardServer类内部的相关属性   并调用Catalina.setServer()方法设置server 2.遇到<Server>标签的子标签<Listener>==>对应匹配模式"Server/Listener"时  创建Listener实例,创建类名通过<Listener cl…

目录 缓存的基本概念 缓存原理 缓存设计 分布式缓存 Memcache 与 Redis 的比较 缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩解决方案 数据一致性 使用内置 MemoryCache 使用分布式缓存 Redis 使用 Stackexchange.Redis 自己封装一个 RedisHelper 类 参考 缓存的基本概念 缓存是分布式系统中的重要组件,主要解决高并发,大数据场景下,热点数据访问的性能问题.提供高性能的数据快速访问. 缓存原理 将数据写入到读取速度更快的存储设备: 将数据缓存到离应用最近…

Digester方法详解: 通读Digester之前先分析下他的结构: 1.1该类继承了方法DefaultHandler2,DefaultHandler2继承了DefaultHandler是和sax解析器配合使用的类.当sax在对字符流进行加工的时候会根据实际情况调用 DefaultHandler中的方法.其使用的设计模式为模板模式. 1.2createStartDigester方法中addObjectCreate.addSetNext的参数最终都是继承自抽象类Rule:方法addRuleSet…

参考资料: http://www.ehcache.org/documentation/3.2/caching-patterns.html http://www.ehcache.org/documentation/3.2/writers.html 示例代码: https://github.com/gordonklg/study,cache module A. Cache-As-SoR 前文提过 Cache-As-SoR 模式.老外抽象概念的能力比较泛滥,简而言之,Cache-As-SoR 意味着使…

额外参考资料: http://www.ehcache.org/documentation/3.2/expiry.html F. Cache Aside 模式的问题:缓存过期 有时我们会在上线前给缓存系统来个预热,提前读取一部分用户信息到缓存中.默认情况下,这些缓存项拥有相同的 ttl 设置,会在一个很短的时间段内大批量的过期,导致这段时间后端 SoR 压力过大,可能会导致整个系统崩溃. 如果我们给每个缓存项设计一个随机的过期时间,就可以避免缓存过期的集中爆发. G. Cache Aside 模式…

参考资料: http://www.ehcache.org/documentation/3.2/caching-patterns.html http://www.ehcache.org/documentation/3.2/usermanaged.html(optional) 示例代码: https://github.com/gordonklg/study,cache module A. 缓存模式(Caching Patterns) 缓存模式有两种,一种是 Cache Aside,一种是 Cache…

Redis 是什么 Redis是一种基于键值对(key-value)的NoSQL数据库. 为什么使用Redis 速度快 Redis的时间颗粒度一般是微秒,慢查询的默认值是10 000微秒,即10毫秒. 简单 API 协议:RESP(REdis Serialization Protocol) 源码:5万 怎么使用Redis 命令总览 redis mysql 作用 redis-cli mysql 自带客户端 set insert ... on duplicate key update 新增或者修改…

[原创]分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析(三)   正文 博主本来觉得,<分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析>,一文已经十分清晰.然而这一两天,有人在微信上私聊我,觉得应该要采用 先删缓存,再更新数据库,再删缓存 这一方案作为缓存更新策略,而不是先更新数据库,再删缓存.并且搬出了两篇大佬的文章,<Cache Aside Pattern>,<缓存与数据库不一致,咋办?>,希望博主能加以说明.因为问的人太多了,所以才有了这篇文章的诞生. 正文 在开始这篇文章之前,…

Shell grep正则匹配中文 测试文本 demo_exe.c,内容如下,需要注意保存的编码格式,对输出到终端有影响: 我们中文操作系统ASNI默认是GBK的. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include <string.h> #include <errno.h> #include <locale.h> #include <dlfcn.h> /* * export LD_LIBRARY…

今天来分享一下Redis几道常见的面试题: 如何解决缓存雪崩? 如何解决缓存穿透? 如何保证缓存与数据库双写时一致的问题? 一.缓存雪崩 1.1 什么是缓存雪崩? 首先我们先来回答一下我们为什么要用缓存(Redis): 1.提高性能能:缓存查询是纯内存访问,而硬盘是磁盘访问,因此缓存查询速度比数据库查询速度快 2.提高并发能力:缓存分组了部分请求,支持更高的并发 现在有个问题,如果我们的缓存挂掉了,这意味着我们的全部请求都跑去数据库了. 我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵…

基础 操作系统 I/O 模型 阻塞式 I/O 模型(blocking I/O) 描述:在阻塞式 I/O 模型中,应用程序在从调用 recvfrom 开始到它返回有数据报准备好这段时间是阻塞的,recvfrom 返回成功后,应用进程开始处理数据报 优点:程序简单,在阻塞等待数据期间进程/线程挂起,基本不会占用 CPU 资源 缺点:每个连接需要独立的进程/线程单独处理,当并发请求量大时为了维护程序,内存.线程切换开销较大,这种模型在实际生产中很少使用 非阻塞式 I/O 模型(non-blocking…