作者:孤独烟 来自: http://rjzheng.cnblogs.com/
题记 什么是缓存击穿
在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示
因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查询,这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。 场景如下图所示:
我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常。
0 解决方案
在这里我们给出三套解决方案,大家根据项目中的实际情况,选择使用.
讲下述三种方案前,我们先回忆下redis的setnx方法
SETNX key value
将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在。
若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。
SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写。
可用版本:>= 1.0.0
时间复杂度: O(1)
返回值: 设置成功,返回 1。设置失败,返回 0 。
效果如下
1、使用互斥锁
该方法是比较普遍的做法,即,在根据key获得的value值为空时,先锁上,再从数据库加载,加载完毕,释放锁。若其他线程发现获取锁失败,则睡眠50ms后重试。
至于锁的类型,单机环境用并发包的Lock类型就行,集群环境则使用分布式锁( redis的setnx)
集群环境的redis的代码如下所示:
优点:
缺点
2、异步构建缓存
在这种方案下,构建缓存采取异步策略,会从线程池中取线程来异步构建缓存,从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。该方案redis自己维护一个timeout,当timeout小于System.currentTimeMillis()时,则进行缓存更新,否则直接返回value值。 集群环境的redis代码如下所示:
优点:
缺点
3、布隆过滤器
布隆过滤器的巨大用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景:
OK,接下来我们来谈谈布隆过滤器的原理 其内部维护一个全为0的bit数组,需要说明的是,布隆过滤器有一个误判率的概念,误判率越低,则数组越长,所占空间越大。误判率越高则数组越小,所占的空间越小。
代码如下:
(2)测试一个元素是否属于一个百万元素集合所需耗时
输出如下所示
也就是说,判断一个数是否属于一个百万级别的集合,只要0.219ms就可以完成,性能极佳。
首先,我们先不对误判率做显示的设置,进行一个测试,代码如下所示
如果上述代码所示,我们故意取10000个不在过滤器里的值,却还有330个被认为在过滤器里,这说明了误判率为0.03.即,在不做任何设置的情况下,默认的误判率为0.03。 下面上源码来证明:
接下来我们来看一下,误判率为0.03时,底层维护的bit数组的长度如下图所示
将bloomfilter的构造方法改为
即,此时误判率为0.01。在这种情况下,底层维护的bit数组的长度如下图所示
由此可见,误判率越低,则底层维护的数组越长,占用空间越大。因此,误判率实际取值,根据服务器所能够承受的负载来决定,不是拍脑袋瞎想的。
redis伪代码如下所示
优点:
缺点
4 总结
在总结部分,来个漫画把。希望对大家找工作有帮助