redis缓存穿透穿透解决方案-布隆过滤器 我们先来看一段代码 cache_key = "id:1" cache_value = GetValueFromRedis(cache_key); //判断缓存是否有数据 if cache_value != nil{ //如果有 直接返回数据 return cache_value } db_value = GetValueFromDb(cache_key) // 从数据库中查询数据 if db_value == nil{ return db_v

最近面试中遇到redis缓存穿透.缓存雪崩等问题,特意了解下. redis缓存穿透: 缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有.这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空.这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题. 解决的办法: 1. 如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,后续不会继续访问数据库,同时设置过期时间保证高并发情况下保障不被穿透,后续也能及时更新. 2. 假如key是有一定规则的,可key来过

Redis 缓存穿透 https://www.cnblogs.com/jiekzou/p/9212114.html 场景描述:我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在,如果存在直接返回缓存内容,如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回.这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样缓存就失去了意义,在流量大时,可能DB就挂掉了. 穿透:频繁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.从而失去缓存的意义. 常用解决办法: ①用一

概念解释 redis 缓存穿透 key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会到数据源,从而可能压垮数据源.比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库. redis 缓存击穿 key对应的数据存在,但在redis中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮. redis 缓存雪崩 当缓存服务器重启或者大量缓存

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

前言 如何有效的理解并且区分 Reids 穿透.击穿和雪崩之间的区别,一直以来都挺困扰我的.特别是穿透和击穿,过一段时间就稀里糊涂的分不清了. 为了有效的帮助笔者自己,以及拥有同样烦恼的朋友们区分这三种场景.笔者总结了一些关键词,希望大家可以和我一样通过联想的方式来区分并理解这三种场景的区别! 缓存穿透: 关键词:穿过 Redis 和 数据库 当 Redis 和数据库中都没有我们想要的数据时,就需要考虑缓存穿透的问题了 下面这段逻辑大家用的会比较多:先去 Redis 中查找某资源,Redis 中

Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案 Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案缓存穿透解决方案布隆过滤缓存空对象比较缓存雪崩解决方案保证缓存层服务高可用性依赖隔离组件为后端限流并降级数据预热缓存并发分布式锁 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存不命中,接着查询数据库也无法查询出结果,因此也不会写入到缓存中,这将会导致每个查询都会去请求数据库,造成缓存穿透: 解决方案 布隆过滤 对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系

写在开始 redis是一个基于内存hash结构的缓存型db.其优势在于速读写能力碾压mysql.由于其为基于内存的db所以存储数据量是受限的. redis性能 redis读写性能测试redis官网测试读写能到10万左右 redis读写能力为2W/s mysql读能力5K/s.写能力为3K/s 数据上看redis性能碾压mysql redis缓存穿透 缓存穿透是指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,这将导致这个不存在的数据每次

导读 使用Redis难免会遇到Redis缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩,热点Key的问题.有些同学可能只是会用Redis来存取,基本都是用项目里封装的工具类来操作.但是作为开发,我们使用Redis时可能会遇到上述问题,可能你还不知道这几个名词是什么意思,那么现在就让我们一起来探讨下吧. 首先我们使用Redis的逻辑是这样的: 即:先从缓存取,缓存有就直接返回,没有就查库,查到就存Redis里,没有返回空. 在实际使用Redis的时候一定会遇到缓存穿透.缓存击穿.缓存雪崩和热点key的问题,这几个概

缓存穿透: 认识 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透. 解决办法: 对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃.还有最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力. 也可以采用一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为

高并发情况下,可能都要访问数据库,因为同时访问的方法,这时需要加入同步锁,当其中一个缓存获取后,其它的就要通过缓存获取数据. 方法一: 在方法上加上同步锁 synchronized //加同步锁,解决高并发下缓存穿透 @Test public synchronized void getMyUser(){ //字符串的序列化器 redis RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer(); redisTemplate.set

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 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

从.Net到Java学习系列目录 场景描述:我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在,如果存在直接返回缓存内容,如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回.这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样缓存就失去了意义,在流量大时,可能DB就挂掉了. 穿透:频繁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.从而失去缓存的意义. 常用解决办法:①用一个bitmap和n个hash函数做布隆过滤器过滤没有缓存的键.②持久层查询不到就缓存

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: (一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存.我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性.合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存.缓存失败时增加重试机制,例

设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 一.什么样的数据适合缓存? 分析一个数据是否适合缓存,我们要从访问频率.读写比例.数据一致性等要求去分析.  二.什么是缓存击穿 在高并发下,多线程同时查询同一个资源,如果缓存中没有这个资源,那么这些线程都会去数据库查找,对数据库造成极大压力,缓存失去存在的意义.打个比方,数据库是人,缓存是防弹衣,子弹是线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣里面没有防弹的物质时,子弹就会穿过它打到人身上.  三.缓存

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

(一)缓存和数据库间数据一致性问题 分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存.我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性.合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存.缓存失败时增加重试机制,例如MQ模式的消息队列. (二)缓存击穿问题 缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据,由于缓存中都没有,导致这些请求短时

缓存穿透: 大量查询 redis 中不存在的key(用随救数进行查询),导致每次都会去查询数据库,造成数据库压力过大(甚至宕机). 解决办法: 1.对我们的 api 接口 进行限流处理.用户授权.黑名单和白名单进行拦截. 2.将不存在的 key 存到 redis 中并设置有效期,有效减轻短时间内重复 key 的查询.不推荐使用(一般随机数都是不相等的). 3.布隆过滤器   介绍:它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效

1.缓存穿透:缓存穿透是指查询一个不存在的数据,由于缓存是不命中,将去查询数据库,但是数据库也无此记录,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.在流量大时,可能DB就挂掉了,如果有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就属于漏洞.比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞攻击可能压垮数据库. 解决办法:(1)当查询不存在时,也将结果保存在缓存中.但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟. (2)提前过滤掉不合法的请求,red