一提到Redis缓存,我们不得不了解的三个问题就是:缓存雪崩.缓存击穿和缓存穿透.这三个问题一旦发生,会导致大量的请求直接请求到数据库层.如果并发压力大,就会导致数据库崩溃.那p0级的故障是没跑了. 今天我们就来详细的了解这个三个问题诱因以及如何解决.没有点关注,记得先点个关注吧. 废话不多说,我们直接开搞!!! 一.缓存雪崩 什么是缓存雪崩?缓存雪崩就是大量请求无法在redis缓存中进行处理,而是直接发送到了数据库层,使得数据库压力陡增.就好像redis一下子突然失效了一样.一般造成缓存雪崩主…

一.雪崩 1.概念  指某一时间段,缓存集中过期失效,无数的请求绕开缓存,直接访问数据库. 2.解决方案 让redis数据永不过期,这种方式最可靠的.最安全的,但占用空间,内存消耗大,并且不能保持数据最新,所以需要根据具体的业务考虑 将缓存失效的时间分散开,比如每个key的过期时间都是随机的,防止同一时间大量数据过期的现象发生,就不会出现同一时间全部请求都访问数据库 可以启动服务熔断机制,暂停业务应用对缓存服务的访问,直接返回错误,但是暂停了业务应用访问缓存系统,其它的业务都无法正常的工作 创造…

前言 有着“金九银十”之称的招聘旺季已经开启,跳槽高峰期也如约而至. 本文为主要是 Redis + MongoDB 知识点的攻略,希望能帮助到大家. 内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水. Redis redis 和 memcached 什么区别?为什么高并发下有时单线程的 redis 比多线程的 memcached 效率要高? 区别: 1.mc 可缓存图片和视频.rd 支持除 k/v 更多的数据结构; 2.rd 可以使用虚拟内存,rd 可持久化和 aof 灾难恢复,rd 通过主从支持数据备份;…

大厂面试官最常问的@Configuration+@Bean(JDKConfig编程方式)   现在大部分的Spring项目都采用了基于注解的配置,采用了@Configuration 替换标签的做法.一行 简单的注解就可以解决很多事情.但是,其实每一个注解背后都有很多值得学习和思考的内容.这 些思考的点也是很多大厂面试官喜欢问的内容. @Configuration处理类:org.springframework.beans.factory.annotation.AnnotatedGenericBea…

一提到Redis缓存,我们不得不了解的三个问题就是:缓存雪崩.缓存击穿和缓存穿透.这三个问题一旦发生,会导致大量的请求直接请求到数据库层.如果并发压力大,就会导致数据库崩溃.那p0级的故障是没跑了. 今天我们就来详细的了解这个三个问题诱因以及如何解决. 废话不多说,我们直接开搞!!! 一.缓存雪崩 什么是缓存雪崩?缓存雪崩就是大量请求无法在redis缓存中进行处理,而是直接发送到了数据库层,使得数据库压力陡增.就好像redis一下子突然失效了一样.一般造成缓存雪崩主要有两个原因,我们来一一分析一…

缓存雪崩如何解决? 缓存穿透如何解决? 如何确保Redis缓存的都是热点数据? 如何更新缓存数据? 如何处理请求倾斜? 实际业务场景下,如何选择缓存数据结构 缓存雪崩 缓存雪崩简单说就是所有请求都从缓存中拿不到数据,比如大批量数据同一时间过期.对于大批量数据同时过期的场景,可以为数据设置过期时间指定一个时间范围内的随机值,比如一天到一天零一小时之间的随机值,但不适用于集合类型,比如hash. 还有小数场景,比如高峰流量导致Redis集群崩溃:未配置持久化的redis无从节点Cluster集群重启…

缓存雪崩 对于系统 A,假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机.缓存挂了,此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,然后就挂了.此时,如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障,DBA 很着急,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了. 这就是缓存雪崩. 大约在 3 年前,国内比较知名的一个互联网公司,曾因为缓存事故,导致雪崩,后台系统全部崩溃,事故从当天下午持续到晚上凌晨 3~4…

缓存雪崩 定义: 同一时间所有 key 大面积失效,比如网站首页的数据基本上都是同一批次去缓存的. 解决方法: ① 存的时候设定随机的失效时间. ② 服务做熔断处理(异常或着慢查询 Hystrix 限流+降级) 缓存穿透 定义: 缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,我们数据库的 id 都是1开始自增上去的,如发起为id值为 -1 的数据或 id 为特别大不存在的数据.这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大,严重会击垮数据库. 解决方法: ① 在接口层增加校验,比如用户鉴权…

1.缓存雪崩 (1)什么是缓存雪崩 缓存雪崩指的是在同一时刻,缓存大量失效,导致大量的请求直接到了数据库,数据库压力剧增,引起系统崩溃.可能出现的情况有: ①大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大.压力骤增,引起雪崩. ②缓存系统出现故障,造成缓存系统无法提供服务,造成瞬时DB请求量大.压力骤增,引起雪崩. (2)怎么避免缓存雪崩 事前 : ①在设置key的过期时间时,在过期时间上加上一个随机值,防止大量key同时过期. ②搭建高可用的缓存架构,比如…

转载自: https://blog.csdn.net/qq_35433716/article/details/86375506 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): 但是,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…