缓存雪崩产生的原因 缓存雪崩通俗简单的理解就是:由于原有缓存失效(或者数据未加载到缓存中),新缓存未到期间(缓存正常从Redis中获取,如下图)所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机,造成系统的崩溃. 缓存失效的时候如下图: 缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕!那有什么办法来解决这个问题呢?基本解决思路如下: 第一,大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写,避免缓存失效时对数…

redis穿透 什么是redis穿透? 1.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 2.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 3.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. 发生场景: 对于系统A,假设一秒 5000 个请求,结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击. 黑客发出的那 4000 个攻击,缓存中查不到,每次你去数据库里查,也查不到.…

Redis雪崩:查询时Redis没有数据 本来先从Redis里面查某个数据 但是Redis中这个数据刚好被删除了,还没来得及更新 一瞬间很多请求直接进入了Mysql进行查询 而mysql承受不了太大压力,就会出现雪崩 Redis穿透:跳过我们预想的数据 本来先从Redis里面查某个数据 但是Redis中没有这个数据 那么请求就会始终从mysql中查询 Redis没有起到作用 Redis雪崩和Redis穿透的根本原因是: 开发时,开发人员并未考虑到这些问题. Redis雪崩和Redis穿透的性质:…

一.缓存 Redis做缓存是最常见的应用场景.客户端请求在缓存层命中就直接返回,如果miss就去读取存储层,存储层读取到就写入缓存层,然后再返回到客户端. 优点: 加速读写 降低后端负载 缺点: 数据的不一致性 代码维护成本 运维成本 二.缓存穿透优化 然而缓存可能会遇到这种问题:请求cache拿不到数据,就会去存储层拿,都拿不到时,返回空值(可能会返回大量空值).或者代码有问题,拿不到数据.就会一直请求数据.导致后端打崩. 优化方法: 1.缓存层缓存空值. –缓存太多空值,占用更多空间.(优化…

https://github.com/doocs/advanced-java/blob/master/docs/high-concurrency/redis-caching-avalanche-and-caching-penetration.md 了解什么是 Redis 的雪崩.穿透和击穿?Redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 Redis 的穿透? 面试官心理分析 其实这是问到缓存必问的,因为缓存雪崩和穿透,是缓存最大的两个问题,要么不出现,一旦出现就是致命性的问题,所…

1.缓存雪崩 数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 比如一个雪崩的简单过程 1.redis集群大面积故障 2.缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis 3.redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库 4.mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机 5.由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃. 如何预防缓存雪崩 1.缓…

缓存雪崩:同一时间大量key到过期时间失效,可在设置失效时间时加随机数,如果直接修改数据库,那么一定会有不一致,通过失效时间去反复刷新缩短不一致的时间, 为了避免数据一直存在,一定要设置过期时间如果通过程序修改数据,先删除缓存再修改数据可以保证一致性 穿透:反复访问数据库不存在的数据 (缓存此数据/程序内检查key合法性) 击穿:极度热点key在失效瞬间,大量请求击穿数据库 (不允许过期/互斥锁)原文链接:https://blog.csdn.net/kobexzf/article/details…

(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…

Redis穿透 出现原因:频繁的查询一个不存在的数据,由于缓存不命中,每次都要查询持久层,从而失去缓存保护后端的意义 解决方法: 部署过滤器拦截: 将数据库中数据的存在的Id存入列表,放入缓存中,每次先判断要查询的数据(通过sismember key member)是否存在,如果存在,就去持久层进行查询,否则,不会进入持久层 Redis雪崩 出现原因:缓存层在短时间内大量的数据失效,大量数据请求到达持久层,持久层的调用量暴增,造成持久层负担不了的情况 解决方法: 缓存失效时间均匀分布: 将数据的…

阿里的人问我 缓存雪崩(大量数据在同一时间过期了)了如何处理,缓存击穿了如何处理,回答的很烂,做了总结: 把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: 1. 缓存穿透 在大多数互联网应用中,缓存的使用方式如下图所示: 当业务系统发起某一个查询请求时,首先判断缓存中是否有该数据: 如果缓存中存在,则直接返回数据: 如果缓存中不存在,则再查询数据库,然后返回数据. 了解了上述过程后,下面说说缓存穿透. 1.1 什么…