，今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。...注意：加锁排队的解决方式分布式环境的并发问题，有可能还要解决分布式锁的问题；线程还会被阻塞，用户体验很差！因此，在真正的高并发场景下很少使用！...这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。...这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！...六、总结 这些都是实际项目中，可能碰到的一些问题，也是面试的时候经常会被问到的知识点，实际上还有很多很多各种各样的问题，文中的解决方案，也不可能满足所有的场景，相对来说只是对该问题的入门解决方法。
# Redis 缓存问题 缓存穿透 问题描述 解决方案 缓存击穿 问题描述 解决方案 缓存雪崩 问题描述 解决方案 总结 # 缓存穿透 # 问题描述 在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis...)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景）缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。...一个一定不存在缓存及查询不到的数据，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。...# 缓存击穿 # 问题描述 相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在的 key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到 DB，造成瞬时 DB 请求量大、压力骤增。...# 问题描述 大量的 key 设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，此时若有大量并发请求过来，立即造成瞬时 DB 请求量大、压力骤增，引起雪崩。
先查询二级缓存，再去查询一级缓存，都没有命中才会去查询数据库 二级缓存是以配置文件 为单位的开启的，是在SqlSession 共享的，容易出现赃读、脏写，不建议使用！！！...一级缓存是SqlSession独享的，默认开启，建议开启 什么是一级缓存？...默认开启） 当我们连续通过Mybatis 查询同一条Sql的时候两次，在短时间内，只会在第一次查询时会走SQL，第二次查询，就不会出现连接数据库(Opening JDBC Connection)查询的问题了...第二次使用的是 一级缓存！ 什么是二级缓存？（默认不开启） 如何开启呢？在mapper.xml 添加 缓存陷井？...特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！ 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！
引入多级缓存时，需要考虑数据一致性 提前考虑扩容问题 常见的缓存问题 缓存雪崩 很多使用场景，查询的缓存数据都是由定时任务取刷新，然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。...针对这种情况可以: 异步设置热点key过期时间， 提前续上 缓存失效的时候， 加上一个全局的锁再去load db， 避免所有线程都打到db上 hot key 问题 对于某些 key 有非常大的访问量，...每次请求时，客户端随机访问一个即可 big key 问题 当访问缓存时，如果key对应的value过大，读写、加载很容易超时，容易引发网络拥堵。...，当value的长度超过阈值时，对内容启动压缩，降低kv的大小 方案二：颗粒划分，将大key拆分为多个小key，独立维护，成本会降低不少 方案三：大key要设置合理的过期时间，尽量不淘汰那些大key 缓存一致性问题...在另一篇博客有详细的介绍: MySQL与缓存一致性问题
缓存穿透缓存穿透指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库如果有恶意用户使用无数的线程并发访问不存在数据，这些请求都会到达数据库，很有可能会将数据库击垮解决方案缓存空对象思路...key 同时失效或者 Redis 服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力图片解决方案- 给不同的 key 的 TTL 添加随机值（解决同时失效问题）：比如在做缓存预热时，需要将数据库中的数据提前批量导入到缓存中...为了解决这个问题，我们在导入时可以给 TTL 加一个随机数（比如 TTL 为 30±1~5 ），这样这些 key 的过期时间就会分散在一个时间段内，而不是同时失效，从而避免雪崩发生- 利用 Redis...JVM，JVM 内部还可以建立本地缓存，最后达到数据库缓存击穿缓存击穿问题 也叫热点 key 问题，就是一个被 高并发访问 并且 缓存重建业务较复杂 的 key 突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击缓存重建...，若线程1来查询缓存时发现逻辑时间已经过期，就需要重建缓存，然后获取互斥锁，为了避免发生获取锁等待时间过长的问题，线程1会开启一个新的线程（线程2）来代替自己进行缓存重建操作，缓存重建完成后再释放锁，而线程
1.热键问题： 描述：热键被大量客户端访问，导致大量网络流量集中在一台Redis服务器上，服务器宕机。...解决方法：将热键分散到不同的redis服务器上 2.缓存击穿： 描述：热键被大量客户端访问，热键如果过期，可能导致大量网络流量打到 DB 服务器上，导致数据库服务器宕机 解决方法： 对于热键，访问之前如果不存在的话使用分布式锁...（应用线程访问不到，一般返回false，就让应用线程 自己执行等待逻辑） 异步刷新这个键的过期时间，延迟 在DB服务器和 redis服务器间多设置一层缓存 3.缓存穿透： 描述：一个键根本就不存在，但是还是被大量的访问...，轻则增大数据库的压力，重则数据库宕机 解决方法：布隆过滤器，过滤掉不存在的key请求 4.缓存雪崩： 描述：大量的热键过期，或者redis数据库宕机，导致大量网络流量打到 DB 上，DB宕机... 解决方法： 多设一层缓存 避免大量热键同时过期 当redis宕机的时候，要给网络限流
这样就导致用户查询的时候，在 缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。...这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！...五、缓存降级 当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。...服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。...因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。
把redis作为缓存使用已经是司空见惯，当redis中的数据量起来了以后你就得考虑以下几个问题： (一)缓存和数据库间数据一致性问题 分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题...---- (二)缓存穿透问题 现象：用户大量并发请求的数据(key)对应的数据在redis和数据库中都不存在，导致尽管数据不存在但还是每次都会进行查DB。...因为很多开发同学写的代码写的逻辑都是先从redis缓存中查一把，如果缓存中为空则从DB中查，如果DB中查到的数据不为空则设置到缓存并返回给接口。那么问题来了，如果从DB中查询的数据为空呢？？...用在这边解决缓存穿透问题就是： public String getByKey(String key) { // 通过key获取value String value = redisService.get...return value; } else { return null; } } return value; } ---- (三)缓存雪崩问题
什么是缓存雪崩 当我们提到缓存系统中的问题，缓存雪崩是一个经常被讨论的话题。缓存雪崩是指在某一时刻发生大量的缓存失效，导致瞬间大量的请求直接打到了数据库，可能会导致数据库瞬间压力过大甚至宕机。...3.误删缓存数据：如果由于某种原因，大量的缓存数据被误删除，那么也会引发缓存雪崩。...3.双层缓存策略：可以使用两层缓存，一层是热数据的缓存，另一层是冷数据的缓存。热数据缓存失效后，可以先访问冷数据缓存，而不是直接访问数据库。...3.缓存数据失效不及时：当缓存中的数据未及时更新或失效，而恰好有大量请求访问这部分失效的数据时，也会导致缓存穿透问题。...解决缓存击穿问题 •使用互斥锁： 通过在缓存中设置互斥锁，只允许一个线程查询数据库，其他线程等待结果。这可以防止多个请求同时穿透到数据库。
1、缓存使用 为了系统性能的提升，我们一般都会将部分数据放入缓存中，加速访问。而 db 承担数据落 盘工作。 哪些数据适合放入缓存？... 即时性、数据一致性要求不高的 访问量大且更新频率不高的数据（读多，写少） 举例：电商类应用，商品分类，商品列表等适合缓存并加一个失效时间(根据数据更新频率 来定)，后台如果发布一个商品，买家需要...data = cache.load(id);//从缓存加载数据 If(data == null){ data = db.load(id);//从数据库加载数据 cache.put(id,data);...//保存到 cache 中 } return data; 注意：在开发中，凡是放入缓存中的数据我们都应该指定过期时间，使其可以在系统即使没有主动更新数据也能自动触发数据加载进缓存的流程。...避免业务崩溃导致的数据永久不一致 问题。
别的项目中也没有加这句话就没有这个问题。
python SQLAlchemy 缓存问题 背景 公司自动化框架采用的python的 SQLAlchemy 进行数据库的操作，在编写一条自动化用例的时候发现，从mysql从获取的数据不对，有个字段一直拿到错误的值...手动update数据 自动化代码读取数据 发现重现了问题，排除业务代码的问题 又发现了重大问题，c步骤取出来的数据，是a步骤插入的数据，意味着c取出来的数据可能是去到的缓存的数据 ** 缩小范文，细读代码...review了自动化框架，发现insert的动作被封装过，每次insert完会调用sqlalchemy的query查询一次数据，第二次查询其实也是同一条数据 直接google查询sqlalchemy确实有缓存机制...解决问题 发现了问题就比较好解决，在query完后强制刷新，如下： def selectOne(self, class_or_type_or_tuple, param): obj...distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-1 编译语言vs解释语言 https://www.cnblogs.com/zoe233/p/6993972.html（推荐） sqlalchemy缓存问题
文章目录 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 缓存穿透 数据库中没有这个数据，内存中也没有这个数据 简单场景 public class demoController { public...缓存雪崩 所谓缓存雪崩就是在某一个时刻，缓存集大量失效或者机器Down机。所有流量直接打到数据库上，对数据库造成巨大压力； 缓存雪崩是由于原有缓存失效(过期)，新缓存未到期间。...导致这种现象可能的原因： 1、例如 “缓存并发”，“缓存穿透”，“缓存颠簸” 等问题，这些问题也可能会被恶意攻击者所利用。 2、例如 某个时间点内，系统预加载的缓存周期性集中失效了。...解决方法：可以通过设置不同的过期时间，来错开缓存过期，从而避免缓存集中失效 解决方案 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。...:尽量保证整个redis集群的高可用性,发现机器宕机尽快补上 如果缓存数据库时分布式部署，将热点数据均匀分布在不同缓存数据库中 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
MySQL用了统一的时区管理,时区一致便与维护 ,避免PDT时区换算出错 解决办法: 在配置文件的spring.datasource.url 添加字段serverTimezone=UTC(解决时区问题...)和useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8(解决乱码问题) spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/spring_cache
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vue-cli里的默认配置，css和js的名字都加了哈希值，所以新版本css、js和就旧版本的名字是不同的，不会有缓存问题。...不过值得注意的是，把打包好的index.html放到服务器里去的时候，index.html在服务器端可能是有缓存的，这需要在服务器配置不让缓存index.html nginx配置，让index.html...不缓存 location = /index.html { add_headerCache-Control"no-cache,no-store"; } no-cache,no-store可以只设置一个...no-cache浏览器会缓存，但刷新页面或者重新打开时会请求服务器，服务器可以响应304，如果文件有改动就会响应200 no-store浏览器不缓存，刷新页面需要重新下载页面
重学SpringBoot系列之EhCache缓存，缓存问题，session共享与redis分布式锁 EhCache缓存 整合Spring Cache 与Ehcache 缓存的使用方法 缓存使用中的坑 缓存雪崩穿透等解决方案...缓存使用的若干问题 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 redis 缓存配置 自定义缓存到期时间 自定义配置实现缓存失效时间个性化 EhCache缓存 在Spring框架内我们首选Spring Cache作为缓存框架的门面...---- 缓存使用中的坑 注意：@Cacheable 注解在对象内部调用不会生效。这个坑不是单独针对EhCache的，只要使用Spring Cache都会有这个问题。...缓存使用的若干问题 缓存穿透 正常情况下，我们去查询数据大部分都是存在的。...---- 自定义缓存到期时间 由于redis缓存设置的到期时间是统一的，没有办法根据缓存名称(value属性)分别设置缓存到期的时间，容易造成缓存雪崩。所以我们进行一个简单的改造。
缓存问题(虽然使用缓存给系统带来了一定的质的提升，但同时也带来了一些需要注意的问题) 2.1 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，...交错失效时间：这种方法时间比较简单粗暴，既然在同一时间失效会造成请求过多雪崩，那我们错开不 同的失效时间即可从一定长度上避免这种问题，在缓存进行失效时间设置的时候，从某个适当的 值域中随机一个时间作为失效时间即可...2.6 解决方案 二级缓存：对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间，则请求不会直接击穿缓存层到达数据库。...这里参考了双11万亿流量的缓存击穿解决方案，解决此问题的关键在 于热点访问。...由于热点可能随着时间的变化而变化，针对固定的数据进行特殊缓存是不能起到治本作用的，结合LRU算法能够较好的帮我们解决这个问题。
Redis缓存穿透、缓存击穿问题优化 + 内存缓存 1 背景 广交会线上举办，在第三方服务不能保证稳定性的情况下，为保证官网稳定性，新增数据聚合服务，用于缓存数据，并保护第三方服务，且在第三方服务失败的情况下...3 解决方案 3.1 缓存穿透问题 针对pageSize和language的问题，可以和前台约定好，后端固定pageSize，不依赖前端传入；language固定两种入参校验。...这里还要考虑缓存击穿的问题。...3.2 缓存击穿问题 每个redisKey的逻辑过期时间为5min，针对redisKey失效，大量请求同时并发打到后台服务的问题，这里使用redis实现一个分布式锁来解决。...5 结束 本文介绍了广交会项目后台用到的两种缓存和相关的优化方法。使用两级缓存还有一个问题就是缓存数据的实时性的问题，这里缓存的过期时间和更新时间需要设置好，不然会出现一致性的问题。
一：前言 设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。...解决方案 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...这个时候，需要考虑一个问题：缓存被“击穿”的问题，这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存，前者则是很多key。...解决方案 1、让该热门key的缓存永不过期。 这里的“永远不过期”包含两层意思： (1) 从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。...最后，对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题，需要根据具体业务分析，通常我们采用LRU策略处理溢出，Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。
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