一.缓存雪崩 缓存雪崩表示在某一时间段,缓存集中失效,导致请求全部走数据库,有可能搞垮数据库,使整个服务瘫痪. 使缓存集中失效的原因: 1.redis服务器挂掉了. 2.对缓存数据设置了相同的过期时间,导致某时间段内缓存集中失效. 如何解决缓存集中失效: 1.针对原因1,可以实现redis的高可用,Redis Cluster 或者 Redis Sentinel(哨兵) 等方案. 2.针对原因2,设置缓存过期时间时加上一个随机值,避免缓存在同一时间过期. <?php $redis = new Re…

原始数据存储在 DB 中(如 MySQL.Hbase 等),但 DB 的读写性能低.延迟高. 比如 MySQL 在 4 核 8G 上的 TPS = 5000,QPS = 10000 左右,读写平均耗时 10~100 ms. 用 Redis 作为缓存系统正好可以弥补 DB 的不足,「码哥」在自己的 MacBook Pro 2019 上执行 Redis 性能测试如下: $ redis-benchmark -t set,get -n 100000 -q SET: 107758.62 requests…

错误: 针对应用程序池的模板永久性缓存初始化失败,这是由以下错误导致的: 无法为应用程序池创建磁盘缓存子目录.数据可能包含其他错误代码. 解决办法如下: 网上搜索的答案全都是修改3个目录的权限,给IIS_WPG组,但在Win2008下面压根就找不到这3个目录,更没有IIS_WPG这个用户组,因此此方法仅限2003操作系统使用,后经各种探索最终解决,但这样设置的安全性并未经过考验,欢迎知情人士指点. Win2008中解决此问题的方法依然是3个目录的权限: C:\inetpub\temp\appPo…

http://www.jb51.net/article/44620.htm ———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 1:GET访问 浏览器 认为 是等幂的就是 一个相同的URL 只有一个结果[相同是指 整个URL字符串完全匹配]所以 第二次访问的时候 如果 URL字符串没变化 浏览器是 直接拿出了第一次访问的结果 POST则 认为是一个 变动性 访问 (浏览器 认为…

缓存流程 在讲这五个问题之前,首先我们回顾下正常的缓存的使用流程 程序在处理请求时,会先从缓存中进行查询,如果缓存中没有对应的key,则会从数据库中查询,如果查询到结果,并将查询结果添加到缓存中去,反之不缓存.流程就不多解释了,基于这个我们展开下面的问题. 缓存穿透 产生原因 当查询一个一定不存在的key时,由于不能命中缓存,所以要查询数据库,但是这个key又不存在,所以查询不到结果,不会缓存.于是就有了利用这种一定不存在的key作为查询条件,对系统进行攻击,增加数据库压力,这种现象称为缓存穿透…

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…

一.缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),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.从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃. 缓存正常从Redis中获取,示意图如下: 缓存失效瞬间示意图如下: 缓存雪崩的解决方案: (1)碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队,伪代码如下: 加锁排队只是为了…

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,失去了缓存保护后端存储的意义.    图-1:缓存穿透模型 缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大,由于很多后端存储不具备高并发性,甚至可能造成后端存储宕掉.通常可以在程序中分别统计总调用数…

一.前言 在我们日常的开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如一些商品抢购的情景,或者是主页访问量瞬间较大的时候,单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘,磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端,一瞬间成千上万的请求到来,需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作,这个时候往往不是数据库能够承受的,极其容易造成数据库系统瘫痪,最终导致服务宕机的严重生产问题. 为了克服…

缓存雪崩: 比如给缓存中的key设置了统一的过期时间,而在过期时间点,有大量的请求进来,这个时候redis中没有用户请求的资源,所以所有的请求会全部拥到数据库,如果数据库有报警监测的话,可能会报一下警,然后数据库就挂掉了.如果这时候把数据重新起来,redis上还是没有缓存这些内容,数据库还是会被再一次击垮. 解决方法: 给key的过期时间设置一个随机值,让key的过期时间不集中到一块.这样即使有过期的,这样的压力,一般的redis集群都能扛下来. 缓存击穿: 某个key比较热点,当有大量的用户访…