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…

(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…

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…

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…

穿透: 从缓存中查询一个数据,查到为空,需要每次都去数据库中查询.而从数据库中查询出来也为空,也就不写入缓存.导致一个不存在的数每次都去数据库中查询,造成db系统很大压力 造成缓存穿透 解决:如果从数据库中查询结果为空,我们也要缓存起来,避免下次访问缓存中没有,而去访问数据库 雪崩:缓存在一段是时间内失效,导致所有的查询都落在数据库上,甚至导致数据库宕机,造成缓存雪崩 解决:1.不同的key设置不同的过期时间 2.并发量不大的情况下,访问数据库的时候可以加锁排队 (高并发的情况下 不适用) 3…

原文:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/73523810 1. 可重入锁(Reentrant Lock) Redisson的分布式可重入锁RLock Java对象实现了java.util.concurrent.locks.Lock接口,同时还支持自动过期解锁. public void testReentrantLock(RedissonClient redisson){ RLock lock = redisson.getLock("…

转载:http://blog.5ibc.net/p/28883.html 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢…

业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才提到过,实现秒杀的关键点是控制线程对资源的争抢,根据基本的线程知识,可以不加思索的想到下面的一些方法: 1.秒杀在技术层面的抽象应该就是一个方法,在这个方法里可能的操作是将商品库存-1,将商品加入用户的购物车等等,在不考虑缓存的情况下应该是…

转载:http://blog.csdn.net/u010359884/article/details/50310387 最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路. 业务场景 所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品:将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确. 一些可能的实现 刚才…

怎样做可靠的分布式锁,Redlock 真的可行么? https://martin.kleppmann.com/2016/02/08/how-to-do-distributed-locking.html 本文是对 Martin Kleppmann 的文章 How to do distributed locking 部分内容的翻译和总结,上次写 Redlock 的原因就是看到了 Martin 的这篇文章,写得很好,特此翻译和总结.感兴趣的同学可以翻看原文,相信会收获良多. 开篇作者认为现在 Redi…