缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

1、缓存穿透

  当查询一条数据,该数据不存在缓存和数据库的时候,每次请求都会请求到数据库。这种现象就叫缓存穿透

  当一个人拿一个并不存在的 id 一直查询,就会产生大量的请求到数据库查询,数据库就可以因为压力过大而崩掉。

  解决办法:

    1)、可以为这些查询不到的 id 在缓存中设置为 key,值设置为 null,这样就可以直接从缓存中拿到不需要请求数据库;

    2)、用一个布隆过滤,如果不存在布隆过滤中,说明肯定肯定不存在于缓存和数据库中。

  优缺点:第一种解决方法,如果是攻击的时候用大量不存在的 id 去请求,可能在缓存中产生大量的 key 和 值 null,可能会不太适合。第二种方案可以直接过滤掉不存在的 id,这样对缓存的压力不大。

2、缓存击穿

  在高并发系统中,大量的请求同时查询一个 key 时,而这个 key 正好失效,就会导致大量的请求都到数据库。这种现象就叫缓存击穿

  可能会造成数据库请求量过大,压力增大。

  解决办法:高并发是多线程同时去请求,可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁,其他线程到达缓存就等待。等第一个线程查询到数据,缓存到缓存工具里,然后第二个线程就可以拿到数据了。

3、缓存雪崩

  某一时刻发生大规模的缓存失效的情况,比如缓存服务器停电,宕机等。此时请求就会大量到数据库。这种现象就叫缓存雪崩

  解决办法:使用集群缓存,分布式架构。并且使用 Hystrix 限流&降级,当发生很多失败的请求时,就对请求限流或者降级。开启缓存持久化机制,尽快恢复缓存集群。

原文地址:https://www.cnblogs.com/AlmostWasteTime/p/10630946.html

时间: 2024-08-06 06:01:20

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缓存穿透、击穿、雪崩区别和解决方案

转自公众号:自强学堂 文中的cache指缓存,比如redis,db指数据库,比如mysql. 一.缓存的三种模式 这里主要指的是应用代码对 cache 和 db 中数据的维护方式. 1.1 应用代码同时更新 cache 和 db a)数据写入流程 b)数据读取流程 1.2 应用代码只更新 cache,cache 负责同步更新 db 此时可以将 cache 和 db 看成一个整体,db 自己维护 cache. 1.3 应用方代码更新缓存,另外将 cache 中数据定期更新到 db 类似于 Linu

缓存雪崩 Cache Avalanche 缓存穿透 Cache Penetration 缓存击穿 Hotspot Invalid

一.无处不在的缓存缓存在计算机系统是无处不在,在CPU层面有L1-L3的Cache,在Linux中有TLB加速虚拟地址和物理地址的转换,在应用层有Redis等内存数据库缓存.在浏览器有本地缓存.手机有本地文件缓存等等.可见,缓存在计算机系统中有非常重要的地位,主要作用就是提高响应速度.减少磁盘读取等,本文主要讨论在高并发系统中的缓存系统.一句话概括缓存系统在高并发系统中的地位的话,就是: 如果高并发系统是烤羊肉串,那么缓存系统就是那一撮孜然...... 二.高并发系统中的缓存 缓存系统的作用 缓

缓存穿透、并发和雪崩那些事

0 题记 缓存穿透.缓存并发和缓存雪崩是常见的由于并发量大而导致的缓存问题,本文讲解其产生原因和解决方案. 缓存穿透通常是由恶意×××或者无意造成的:缓存并发是由设计不足造成的:缓存雪崩是由缓存同时失效造成的,三种问题都比较典型,也是难以防范和解决的.本节给出通用的解决方案,以供在缓存设计的过程中参考和使用. 1 缓存穿透 缓存穿透指的是使用不存在的key进行大量的高并发查询,这导致缓存无法命中,每次请求都要穿透到后端数据库系统进行查询,使数据库压力过大,甚至使数据库服务被压死. 我们通常将空值

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案

1.缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,因为缓存中也无该数据的信息,则会直接去数据库层进行查询,从系统层面来看像是穿透了缓存层直接达到DB,从而称为缓存穿透,没有了缓存层的保护,这种查询一定不存在的数据对系统来说可能是一种危险,如果有人恶意用这种一定不存在的数据来频繁请求系统(准确的说是攻击系统),请求都会到达数据库层导致DB瘫痪从而引起系统故障. 解决方案 缓存穿透业内的解决方案已经比较成熟,主要常用的有以下几种: bloom filter:类似于哈希表的一种算法,用所有可能的查询

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

一.缓存处理流程 前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果. 二.缓存穿透 描述: 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id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. 解决方案: 接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截: 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-va

缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩

本文链接:https://blog.csdn.net/kongtiao5/article/details/82771694 一.缓存处理流程 前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果. 二.缓存穿透 描述: 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id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. 解决方案: 接口层增加校验

Redis_缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

一.缓存处理流程 前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果. 二.缓存穿透 描述: 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id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. 解决方案: 1. 接口层增加校验 , 或缓存空对象. 将 null 变成一个值. 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空(不管是

缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透

1.缓存雪崩 通常我们在数据量请求大或者热点数据都会做缓存,通常情况缓存的数据是通过定时任务刷新,或者查询不到后,通过数据库查询后更新的,定时任务刷新的场景就会有问题,因为所有的key会在同一时间失效,那么在秒杀的场景中,如果缓存失效,大量的请求全部落入数据库,数据库必然是扛不住的,可能还没收到报警,实际上数据库已经宕机了 应对这种场景的处理方法是:1)在批量往redis中存数据的时候,把每个key的失效时间都加一个随机值,这样可以保证不会在同一时间大面积失效.2)电商应用目前使用redis都是

阿里面试Redis最常见的三个问题:缓存击穿、雪崩、穿透(带答案)

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缓存穿透与缓存雪崩

缓存穿透 什么是缓存穿透? 一般的缓存系统,都是按照key去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去后端系统查找(比如DB).如果key对应的value是一定不存在的,并且对该key并发请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力.这就叫做缓存穿透. 如何避免? 1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该key对应的数据insert了之后清理缓存. 2:对一定不存在的key进行过滤.可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中,查询时通过该bitmap过滤.[感觉