高并发条件下的缓存穿透问题 处理

一.缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时,需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致,不能出现差异现象. 这就比较依赖缓存的过期和更新策略.一般会在数据发生更改的时,主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存. 二.缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据,这是一个看似合理的流程.但是,在高并发场景下,有可能多个请求并发的去从数据库获取数据,对后端数据库造成极大的冲击,甚至导致 "雪崩"现象. 此外,当某个缓存key在被更新时,同时也

一.缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时,需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致,不能出现差异现象.这就比较依赖缓存的过期和更新策略.一般会在数据发生更改的时,主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存. 二.缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据,这是一个看似合理的流程.但是,在高并发场景下,有可能多个请求并发的去从数据库获取数据,对后端数据库造成极大的冲击,甚至导致 "雪崩"现象.此外,当某个缓存key在被更新时,同时也可能

避免Redis/Memcached缓存失效引发Dogpile效应 Redis/Memcached高并发访问下的缓存失效时可能产生Dogpile效应(Cache Stampede效应). 推荐阅读:高并发下的 Nginx 优化方案 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78791.htm 避免Memcached缓存的Dogpile效应 Memcached的read-through cache流程:客户端读取缓存,没有的话就由客户端生成缓存.Memcached缓

缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时,需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致,不能出现差异现象.这就比较依赖缓存的过期和更新策略.一般会在数据发生更改的时,主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存. 缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据,这是一个看似合理的流程.但是,在高并发场景下,有可能多个请求并发的去从数据库获取数据,对后端数据库造成极大的冲击,甚至导致 “雪崩”现象.此外,当某个缓存key在被更新时,同时也可能被大量请求在获取,

Redis是企业级系统高并发.高可用架构中非常重要的一个环节.Redis主要解决了关系型数据库并发量低的问题,有助于缓解关系型数据库在高并发场景下的压力,提高系统的吞吐量(具体Redis是如何提高系统的性能.吞吐量,后面会专门讲). 而我们在Redis的实际使用过程中,难免会遇到缓存与数据库双写时数据不一致的问题,这也是我们必须要考虑的问题.如果还有同学不了解这个问题,可以搬小板凳来听听啦. 一.数据库+缓存双写不一致问题引入 要讲数据库+缓存双写不一致的问题,就需要先讲一下这个问题是怎么发生的

高并发场景下的限流策略: 在开发高并发系统时,有很多手段来保护系统:缓存.降级.限流. 当访问量快速增长.服务可能会出现一些问题(响应超时),或者会存在非核心服务影响到核心流程的性能时, 仍然需要保证服务的可用性,即便是有损服务.所以意味着我们在设计服务的时候,需要一些手段或者关键数据进行自动降级,或者配置人工降级的开关. 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理的容量,可以说是抗高并发流量的银弹:降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉某些功能,等高峰或者问题解决后再打开:

在高并发状态下,尤其数据在频繁修改的状态下,很可能出现脏数据,也有可能造成脏读,不可重复读等问题,那么怎么解决这种问题呢,其实解决方式有很多中,我们探讨出来的结果是,在频繁修改的表里面添加一个时间戳或者随机数的字段,例如,timestamp. 原理是当每一次修改数据的时候都要把之前的时间戳修改成当前的时间戳,并且之前的时间戳要作为where条件,如果之前的时间戳和参数里面的时间戳不一致,则修改失败,在重新查询进行反复操作,上代码: try {  if (count>5) {    return 

环境信息:  linux 6.1 + oracle11.2.0.3 RAC 问题现象: 学校晚上6点选课,人数大概有3000,7点时,数据库报错如下(数据库到6点多还是可以连接的),数据库hung住了. Tue Dec 16 18:00:33 2014Dumping diagnostic data in directory=[cdmp_20141216180033], requested by (instance=2, osid=24917 (M001)), summary=[incident=

大话程序猿眼里的高并发(下) 前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等. 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案. 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家. 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务.