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

Redis 雪崩 缓存层承载着大量的请求,有效保护了存储层.但是如果由于缓存大量失效或者缓存整体不能提供服务,导致大量的请求到达存储层,会使存储层负载增加,这就是缓存雪崩的场景. 解决缓存雪崩,可以从以下几个方面入手. 1.保持缓存层的高可用性 使用Redis 哨兵模式或者Redis 集群部署方式,即便个别Redis 节点下线,整个缓存层依然可以使用.除此之外,还可以在多个机房部署 Redis,这样即便是机房死机,依然可以实现缓存层的高可用. 2.限流降级组件 无论是缓存层还是存储层都会有出错的

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缓存能够有效地加速应用的读写速度,就DB来说,Redis成绩已经很惊人了,且不说memcachedb和Tokyo Cabinet之流,就说原版的memcached,速度似乎也只能达到这个级别.今天主要讲讲在使用Redis时经常遇到的几个问题.缓存雪崩.缓存击穿.缓存穿透.缓存预热.缓存更新.缓存降级. v缓存雪崩 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效.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

缓存穿透 缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力. (查询一个必然不存在的数据.比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响.) 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. 解决方法: 1.缓存层缓存空值. –缓存太多空值,占用更多空间.(优化:给个空值过期时间) –存储层更新代码了,缓存层还是空值.(优化:后台设置时主动删除空值,并缓存

缓存穿透 缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力. (查询一个必然不存在的数据.比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响.) 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. 解决方法: 1.缓存层缓存空值. –缓存太多空值,占用更多空间.(优化:给个空值过期时间) –存储层更新代码了,缓存层还是空值.(优化:后台设置时主动删除空值,并缓存

缓存雪崩 缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉 解决方案 事前:尽量保证整个redis集群的高可用性,发现机器宕机尽快补上.选择合适的内存淘汰策略. 事中:本地ehcache缓存+hystrix限流&降级,避免MySQL崩掉 事后:利用redis持久化机制保存的数据尽快恢复缓存 缓存穿透 缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 根本不存在于缓存中,导致请求直接到了数据库上,根本没有经过缓存这一层 解决方案 参数校验 缓存无效 key 布

一. 缓存雪崩 1. 含义 同一时刻,大量的缓存同时过期失效. 2. 产生原因和后果 (1). 原因:由于开发人员经验不足或失误,大量热点缓存设置了统一的过期时间. (2). 产生后果:恰逢秒杀高峰,缓存过期,瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上,如果系统架构没有熔断机制,直接将导致系统全线崩溃. 3. 处理方案 (1). 设置不同的缓存失效时间,比如可以在缓存过期时间后面加个随机数,这样就避免同一时刻缓存大量过期失效. setRedis(key,value,time + Math.r

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

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

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

最近已经推出了好几篇SpringBoot+Dubbo+Redis+Kafka实现电商的文章,今天再次回到分布式微服务项目中来,在开始写今天的系列五文章之前,我先回顾下前面的内容. 系列(一):主要说了使用IDEA对SpringBoot项目的创建,SpringBoot架构下Web项目Maven的基本依赖及实现. 系列(二):主要讲了Maven父子级项目创建依赖.分环境部署配置及服务端口号统一配置,Dubbo的集成接入.服务层(提供者)分模块实现,提供者(四个)和消费者(一个)的配置及服务调用,微服

缓存雪崩 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效. 产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时.那么到了凌晨一点钟的时候,这批商品的缓存就都过期了.而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰. 解决思路: 第一,大多数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据库造成太大的压力,虽然能够在一定的程度上缓解了数

曹工说JDK源码(1)--ConcurrentHashMap,扩容前大家同在一个哈希桶,为啥扩容后,你去新数组的高位,我只能去低位? 曹工说JDK源码(2)--ConcurrentHashMap的多线程扩容,说白了,就是分段取任务 曹工说JDK源码(3)--ConcurrentHashMap,Hash算法优化.位运算揭秘 什么是缓存雪崩 基本概念梳理 这个基本也是redis 面试的经典题目了,然而,网上不少博客对这个词的定义都含糊不清,各执一词. 主要有两类说法: 大量缓存key,由于设置了相同

转载自  https://blog.csdn.net/wang0112233/article/details/79558612 https://www.sohu.com/a/230787856_231667 今天又学到了很多,感觉雪崩和穿透很有意思理解起来也比较清晰,然后我搜索了一些资料,给自己做一个普及 我们通常使用 缓存 + 过期时间的策略来帮助我们加速接口的访问速度,减少了后端负载,同时保证功能的更新 缓存穿透 缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候

缓存雪崩 Redis中的缓存数据是有过期时间的,当在同一时间大量的缓存同时失效时就会造成缓存雪崩. 解决方案 1.设置Redis中的key永不过期,缺点是会占用很多内存 2.使用Redis的分布式锁SETNX.由于查询的是同一个key,那让同一时间只有一个请求落到MySQL上,其余的都去查缓存的数据. 缓存穿透 在Redis缓存和数据库中都找不到相关的数据.如果有大量非法请求,如id为负数的请求,导致每次这个请求都要去缓存与数据库查,造成数据库被压垮. 解决方案 1.过滤非法查询,如id小于0或

一.缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库. 在前面学习我们都知道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期键删除.Redis对过期键的策略+持久化 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 1.1.什么是缓存雪崩 Redis挂掉了,请求全部走数据库.

1, redis单线程为什么快 io多路复用技术 单线程避免多线程的频繁切换问题 memcache缺点 kv形式数据 没有持久化mongodb 海量数据的访问效率 mr的计算模型文档就是类似json的键值对形式的数据写操作MongoDB比传统数据库快的根本原因是Mongo使用的内存映射技术 - 写入数据时候只要在内存里完成就可以返回给应用程序,这样并发量自然就很高.而保存到硬体的操作则在后台异步完成读操作MongoDB快的原因是: 1)MongoDB的设计要求你常用的数据(working set

参考大佬 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难.作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写<吊打面试官>系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的同僚瞠目结舌,疯狂收割大厂offer!

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