redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

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:

预校验

在控制层对查询参数先进行校验,不符合则丢弃。

布隆过滤

将所有可能查询的参数添加到BloomFilter中,一定不存在的记录就会被BloomFilter过滤掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

缓存空对象

如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

缓存空对象会有两个问题:

  1. 空值做了缓存,意味着缓存层中存了更多的键,需要更多的内存空间 ( 如果是攻击,问题更严重 ),比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间,让其自动剔除。
  2. 缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为5分钟,如果此时存储层添加了这个数据,那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致,此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力

解决方案:

  1. 设置热点数据永远不过期。
  2. 加互斥锁,避免多个线程同时访问数据库。
  3. 做二级缓存,或者双缓存策略,采用不同的过期时间做双层缓存。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致多个key的缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

关键字: 时间岔开,确保大部分的key不会落在同一个expire点上。

也可以预热缓存,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀

当然应对缓存击穿的二级缓存策略以及永远不过期策略也适用于缓存雪崩的场景

原文地址:https://www.cnblogs.com/amunote/p/10367532.html

时间: 2024-10-25 18:46:10

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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

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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、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

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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

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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

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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

Redis缓存穿透和雪崩

一.缓存雪崩 1. 缓存挂了,所有请求都到了数据库了 2. 缓存没有挂,但同时到期,正好把所有缓存都删除了,所有请求都到了数据库了 3. 所有请求都到了数据库,很可能把数据库搞挂 二.缓存雪崩的解决方法 1. 缓存挂了的情况 a. 事发前:实现redis的高可用性(主从+sentinal+cluster) b. 事发时:本地缓存+限流(hystrix) c. 事发后:Redis持久化,重启后从磁盘上加载数据,快速恢复 三.缓存穿透 1. 查询一个不存在的数据,由于没有从数据库里查到,就不放入缓存

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