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被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义. 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力(类似无结果cache).在数据魔方里,我们采用了一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(

缓存失效: 引起这个原因的主要因素是高并发下,我们一般设定一个缓存的过期时间时,可能有一些会设置5分钟啊,10分钟这些:并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存,并且过期时间在同一时刻,这个时候就可能引发——当过期时间到后,这些缓存同时失效,请求全部转发到DB,DB可能会压力过重. 处理方法: 一个简单方案就是将缓存失效时间分散开,不要所以缓存时间长度都设置成5分钟或者10分钟: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

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

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

昨天第一次听涛哥讲到缓存穿透与缓存雪崩  网上百度学习了下  Mark一下 [缓存穿透] 缓存穿透其实就是查询一个肯定不存在的数据,每次都会查询数据库,由于数据不存在,也不会写缓存. 这样其实是失去了缓存的意义了. 高并发的时候对数据库的压力就大了~~ 网上查到有几种解决方法: 1.布隆过滤器--这个算法有点复杂,具体应用就是,高效地检索一个元素是否在一个集合中,但是可能存在低概率的误差. 参见[http://www.dataguru.cn/thread-481958-1-1.html] 这里提

参考连接:https://segmentfault.com/a/1190000005886009 缓存穿透:查询一个不存在的数据时,缓存和存储层都不会命中,由于存储层查不到数据则不写入缓存,所以每次查询都会到存储层查询从而缓存失去了其存在的意义. 如何避免: 对查询为空的情况也进行缓存,只不过设置一个较短的缓存时间. 把所有可能存在的key放到一个大的bitmap中,查询时通过该bitmap过滤. 缓存雪崩:发生缓存穿透时或者缓存失效后,Storage层的调用量暴增从而使Storage也挂掉.

缓存雪崩 缓存雪崩可能是因为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. 解决思路: 1,采用加锁计数,或者使用合理的队列数量来避免缓存失效时对数据库造成太大的压力.这种办法虽然能缓解数据库的压力,但是同时又降低了系统的吞吐量. 2,分析用户行为,尽量让失效时间点均匀分布.避免缓存雪崩的出现. 3,如果是因为某台缓存服务器宕机,可以考虑做主备,比如:redis主备,但是双缓存涉及到更新事务的问题,update可能读到脏

缓存雪崩 缓存雪崩可能是因为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. 解决思路: 1,采用加锁计数,或者使用合理的队列数量来避免缓存失效时对数据库造成太大的压力.这种办法虽然能缓解数据库的压力,但是同时又降低了系统的吞吐量. 2,分析用户行为,尽量让失效时间点均匀分布.避免缓存雪崩的出现. 3,如果是因为某台缓存服务器宕机,可以考虑做主备,比如:Redis主备,但是双缓存涉及到更新事务的问题,update可能读到脏

一.缓存穿透 问题描述:我们在项目中使用缓存通常都是APP先检查缓存中是否存在,如果存在直接返回缓存内容,如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回.这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样缓存就失去了意义,在流量大时,可能DB就挂掉了. 解决方法: 方法1.在封装的缓存SET和GET部分增加个步骤,如果查询一个KEY不存在,就已这个KEY为前缀设定一个标识KEY:以后再查询该KEY的时候,先查询标识KEY,如果标识KEY存在,就返回一个协定好

一. 缓存穿透 (请求数据缓存大量不命中): 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,并且出于容错考虑, 如果从存储层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存储层去查询,失去了缓存的意义. 例如:下图是一个比较典型的cache-storage架构,cache(例如memcache, redis等等) + storage(例如mysql, hbase等等)架构,查一个压根就不存在的值, 如果不做兼容,永远会查询storage. 二. 危害: 对底层数据源(my