Redis缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿

缓存穿透:

? 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。

代码流程

  1. 参数传入对象主键ID
  2. 根据key从缓存中获取对象
  3. 如果对象不为空,直接返回
  4. 如果对象为空,进行数据库查询
  5. 如果从数据库查询出的对象不为空,则放入缓存(设定过期时间)

? 想象一下这个情况,如果传入的参数为-1,会是怎么样?这个-1,就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库,而每次查询都是空,每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击,就可以利用这个漏洞,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。即便是采用UUID,也是很容易找到一个不存在的KEY,进行攻击。

? 在工作中,可以采用缓存空值的方式,也就是【代码流程】中第5步,如果从数据库查询的对象为空,也放入缓存,只是设定的缓存过期时间较短,比如设置为60秒。

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。

? 小编在做电商项目的时候,一般是采取不同分类商品,缓存不同周期。在同一分类中的商品,加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间,而且,热门类目的商品缓存时间长一些,冷门类目的商品缓存时间短一些,也能节省缓存服务的资源。

其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,那么那个时候数据库能顶住压力,这个时候,数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。

缓存击穿

缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

小编在做电商项目的时候,把这货就成为“爆款”。

其实,大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。所以,务实主义的小编,对主打商品都是早早的做好了准备,让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款,也是直接设为永不过期就好了。

文章转自: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619572269435584821&wfr=spider&for=pc

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时间: 2024-08-18 06:37:08

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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

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

Redis系列 - 缓存雪崩、击穿、穿透

前言 从学校出来,做开发工作也有一定时间了,最近有想系统地进一步深入学习,但发现基础知识不够扎实,故此来回顾基础知识,进一步巩固.加深印象. 最初开始接触编程时,总是自己跌跌撞撞.不断摸索地去学习,再一点点应用到实际项目中,知识点才更加清晰.后来,尝试写博客,把学到的知识试着分享出来,也是一次巩固的过程. 1.问:Redis雪崩了解吗? 答:我了解的.目前电商首页以及热点数据都会去做缓存,一般缓存都是定时任务去刷新,或者是查不到之后去更新,定时任务刷新就有一个问题. 举个简单例子:如果所有首页的

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

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

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

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redis中的缓存-缓存雪崩和缓存穿透

缓存雪崩 缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期),新缓存未到期间.所有请求都去查询数据库,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,造成整个系统崩溃. 1. 碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队. public object GetProductListNew() { const int cacheTime = 30; const string cacheKey = "product_list"; const st

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