使用Redis难免会遇到Redis缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩，热点Key的问题。有些同学可能只是会用Redis来存取，基本都是用项目里封装的工具类来操作。...缓存穿透 是针对数据库和缓存中都没有的数据。场景：当客户端发起查询时，缓存中没有就会去查库，库里也没有，就会返回给客户端错误信息。...缓存击穿 是针对缓存中没有但数据库有的数据。场景是，当Key失效后，假如瞬间突然涌入大量的请求，来请求同一个Key，这些请求不会命中Redis，都会请求到DB，导致数据库压力过大，甚至扛不住，挂掉。...当发现没有命中Redis，去查数据库的时候，在执行更新缓存的操作上加锁，谁拿到锁谁去更新，同时在拿到锁之后先从缓存再获取一次如果有就返回，没有就查库然后更新。...（双重校验） 缓存雪崩 是指大量Key同时失效，对这些Key的请求又会打到DB上，同样会导致数据库压力过大甚至挂掉。
使用Redis难免会遇到Redis缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩，热点Key的问题。有些同学可能只是会用Redis来存取，基本都是用项目里封装的工具类来操作。...即：先从缓存取，缓存有就直接返回，没有就查库，查到就存Redis里，没有返回空。 在实际使用Redis的时候一定会遇到缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩和热点key的问题，这几个概念是什么？...缓存穿透 是针对数据库和缓存中都没有的数据。场景：当客户端发起查询时，缓存中没有就会去查库，库里也没有，就会返回给客户端错误信息。...缓存击穿 是针对缓存中没有但数据库有的数据。场景是，当Key失效后，假如瞬间突然涌入大量的请求，来请求同一个Key，这些请求不会命中Redis，都会请求到DB，导致数据库压力过大，甚至扛不住，挂掉。...（双重校验） 缓存雪崩 是指大量Key同时失效，对这些Key的请求又会打到DB上，同样会导致数据库压力过大甚至挂掉。
flushCache="true"时，一级缓存会被清空。 一级缓存key是什么？...下面就是一级缓存key的创建过程 @Override public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject...configuration.getEnvironment().getId()); } return cacheKey; } id：com.tian.mybatis.mapper.UserMapper.selectById key...的生成策略：id + offset + limit + sql + param value + environment id，这些值都相同，生成的key就相同。...示例： 一级缓存总结 一级缓存的生命周期和SqlSession对象的生命周期一致。所以缓存维护在SqlSession中的属性executor里。 一级缓存默认开启。可以通过修改配置项把一级缓存关掉。
接口请求首页时，所有的请求都是同一个redis key，当有大量的请求时，会全部命中到同一个key，热key的问题会影响redis的性能。...但是带uid的redis key需要设置真实的过期时间（可以较长，如6小时），避免百万用户请求数据始终缓存。...3.3 redis热key问题 redis中的数据是一个定时任务（3min执行一次，缓存前20页）异步请求第三方服务，更新到redis的，未登录的情况下，理论上请求不会到第三方服务，都会命中redis且没有逻辑过期...我们对redis热key拼接上0~19的数字，将一个热key转化为20个key，每次请求的时候，生成一个0~19的随机数，这样就能将热key打散,避免redis热key的问题。...定时更新redis的时候，更新20个key，请求时redisKey重新设计为apiName_page_size_language_randomNum 4 内存缓存 虽然redis的性能已经比较优秀了，但是为了保证在大规模并发请求时
一、引出热点key问题 我们通常使用 缓存 + 过期时间的策略来帮助我们加速接口的访问速度，减少了后端负载，同时保证功能的更新，一般情况下这种模式已经基本满足要求了。 ...但是有两个问题如果同时出现，可能就会对系统造成致命的危害： (1) 这个key是一个热点key（例如一个重要的新闻，一个热门的八卦新闻等等），所以这种key访问量可能非常大。 ...(2) 缓存的构建是需要一定时间的。...key): 这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以了（如下图） ?...所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期 ?
然后查看代码，发现代码中引入了缓存。我们查询的数据源是HBase，当时的作者为了减少和HBase之间的IO交互，将查询的内容进行了缓存，而key是HBase的(byte[])rowkey。...查询缓存的第一步是检查key是否在缓存中，该过程首先判断key的hashcode是否能和已有的key匹配，如果匹配，再判断是否equals。...因为数组的hashcode和对象的地址有关，而和内容是没有关系的，这样缓存永远都不会命中。...build(new CacheLoader() { @Override public ArrayNode load(byte[] key...压力不大，将这段无用的缓存模块删掉，这为我们节约了大量的内存 query模块不是单点的，而且JVM随着时间的运行，会产生大量的碎片，从而影响性能。
大key问题 何为大key?...1.单个简单的key存储的value很大 hash， set，zset，list 结构中存储过多的元素 可能出现大key的业务场景 1.配送范围特别大的门店 2.促销活动特别多的门店、商家等 3.高频用户下的订单列表...，多次系统调用拷贝数据消耗时间 主动删除、被动过期删除、数据迁移等，由于处理这一个KEY时间长，导致服务端发生阻塞 如何找到大key？...jimdb管理端，拓扑Tab页，点击实例可以使用大key扫描功能，该功能底层使用scan扫描所有key，会影响实例性能,选择业务低峰进行 redis 可使用redis-cli的“--bigkeys”选项查找大...Key 如何解决大key？
+ 过期时间的策略来帮助我们加速接口的访问速度，减少了后端负载，同时保证功能的更新 缓存穿透 缓存系统，按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候...热点key (1) 这个key是一个热点key（例如一个重要的新闻，一个热门的八卦新闻等等），所以这种key访问量可能非常大。 (2) 缓存的构建是需要一定时间的。...热点key + 过期时间 + 复杂的构建缓存过程 => mutex key问题 2. 构建缓存一个线程做就可以了。 3. 四种解决方案：没有最佳只有最合适。...这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。...例如我们公司是做机顶盒的，缓存数据以Mac为Key，Mac是有规则，如果不符合规则就过滤掉，这样可以过滤一部分查询。在做缓存规划的时候，Key有一定规则的话，可以采取这种办法。
缓存穿透 缓存系统，按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候，就会对后端造成很大的压力。 查询一个必然不存在的数据。...比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待； 可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再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...热点key 这个key是一个热点key（例如一个重要的新闻，一个热门的八卦新闻等等），所以这种key访问量可能非常大。 缓存的构建是需要一定时间的。...解决办法 使用互斥锁(mutex key)：这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以了； "提前"使用互斥锁(mutex key...总结 热点key + 过期时间 + 复杂的构建缓存过程 => mutex key问题 构建缓存一个线程做就可以了。 四种解决方案：没有最佳只有最合适。
缓存击穿 定义：缓存击穿是因为某个热点key不存在，导致走数据库查询。增加了数据库的压力。这种压力可能是瞬间的，也可能是比较持久的。真正的问题在于该key是存在，只是缓存中不存在，导致走数据库操作。...缓存雪崩 定义：前面在说到缓存击穿，是因为缓存中的某个热点key失效，导致大量请求走数据库。...然而缓存雪崩其实也是同样的道理，只不过这个更严重而已，是大部分缓存的key失效，而不是一个或者两个key失效。 举例：在一个电商系统中，某一个分类下的商品数据在缓存中都失效了。...缓存击穿和缓存雪崩是数据库中存在该数据，只是缓存中的数据失效了，导致重新要查询一次数据库再添加到缓存中去。 3. 缓存击穿是针对部分热点key，而缓存雪崩是大面积缓存失效。...两则原理上其实是一样的，无非就是针对缓存的key的划分不同而已。
注意缓存并发和缓存集中失效的区别在于：缓存并发指的是某一个热点key的失效，而缓存集中失效则是一批key同时失效，两者都可能导致雪崩问题。 2.如何解决？...关注公众号互联网架构师，回复关键字2T，获取最新架构视频 双key：思路和方案2类似，不同的是双key分别缓存过期时间（key-time)和缓存数据（key-data），其中(key-time)的缓存失效时间设置为短期...（比如5min），(key-data)的缓存失效时间设置为长期（比如1天）。...当第一个线程发现 key-time 过期不存在时，则先更新key-time，然后去查询数据库并更新key-data 的值；当其他线程来获取数据时，虽然第一个线程还没有从数据库查询完毕并更新缓存，但发现key-time...和二级缓存的方案对比，该方案的缓存空间利用率高。 3.双key方案的示例代码 1.
扩展知识点 1. key生成策略 对于@Cacheable注解，有两个参数用于组装缓存的key cacheNames/value: 类似于缓存前缀 key: SpEL表达式，通常根据传参来生成最终的缓存...来生成，比如上面的调用，如果id=1， 那么对应的缓存key为 k1::1 如果没有参数，或者多个参数呢？...res.put("key3", extendDemo.key3(res)); // 这里将缓存key都捞出来 Set keys = (Set...小结 到此基本上将Spring中缓存注解的常用姿势都介绍了一下，无论是几个注解的使用case，还是自定义的key策略，失效时间指定，单纯从使用的角度来看，基本能满足我们的日常需求场景 下面是针对缓存注解的一个知识点抽象...cacheNames/value: 可以理解为缓存前缀 key: 可以理解为缓存key的变量，支持SpEL表达式 keyGenerator: key组装策略 condition/unless: 缓存是否可用的条件
@Cacheable使用两个或多个参数作为缓存的key 常见的如分页查询：使用单引号指定分割符，最终会拼接为一个字符串 @Cacheable(key = "#page+'-'+#pageSize") public...pageStart = (page-1)*pageSize; return userMapper.findAllUsers(pageStart,pageSize); } 当然还可以使用单引号自定义字符串作为缓存的...key值 @Cacheable(key = "'countUsers'") public int countUsers() { return userMapper.countUsers(); }
过期key删除策略 立即删除 定时删除也就是立即删除。 在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的过期时间来临时，对key进行删除。...所以定时删除最关键的就在于执行时长和频率的设置，可在redis的配置文件中配置 缓存淘汰策略 当redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，redis6以后有如下一些策略： noeviction...volatile-lru：尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。没有设置过 期时间的 key： 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。...allkeys-lru： 区别于 volatile-lru，这个策略要淘汰的 key 对象是全体的 key 集合，而不 只是过期的 key 集合。这意味着没有设置过期时间的 key 也会被淘汰。...如果你只是拿 Redis 做缓存，那应该使用 allkeys-xxx，客户端写缓存时 不必携带过期时间。
概述终于迎来了Redis系列的尾声，本文针对Redis常遇到的热Key，大Key，并发竞争解决方案进行介绍。热Key什么是热key?...当一个key的访问量明显大于其他key的时候，他就可以被称为热key。...热Key带来的问题热key占用大量的CPU资源，使其效率降低，影响其他业务热key所在的节点访问量大，容易造成物理网卡瓶颈超出redis承受能力后，容易造成击穿，这时大量访问打到数据库上造成数据库瓶颈解决办法...更新一个key变成更新多个，业务代码也要修改，增加工作量。对为热key单独做集群，他们会有独立的热点key 做redis集群，和全量redis隔离。...本地缓存，客户端本地对热key进行收集做缓存，比如浏览器的localstorage,安卓ios自己的数据库，然后设置一个比较短的过期时间，比如1分钟，用来解决更新问题。大key什么是大Key?
LRU 缓存机制（key2node哈希链表）》 《Leetcode|460....LFU 缓存（KV+KF+FK哈希链表+minFreq）》 解题过程 其实这里只要1个哈希链表足矣，代码不难，但一次写对不易 注意删除链表节点时，对应也要删除哈希表中的KV 添加链表节点时，也要在哈希表中添加...) { if (key2node.count(key)) { makeRecent(key); return key2node[key]->...(key)) { key2node[key]->val = value; makeRecent(key); return;...} void makeRecent(int key) { // 取出待提升优先级key对应的node auto node = key2node[key];
mybatis中 #{key}和${key} 取值的区别 mapper映射文件
= nil if key[x] == key[y] then // find it r = count[y] exit...else if key[x] < key[y] then y = left[y] else y = right[y] 总结 插入、删除、查找算法都是在原红黑树的基础上进行简单修改...但是当元素集合的总量达到一定规模比如千万级，可能会有性能问题，主要消耗在红黑树key的字符串比较上。
1.设置key的value set name gao2.获取key的value get name3.删除key del key1 key2 ......Keyn4.修改key名称 rename key newkey 注:如果newkey已存在,则newkey的原值被覆盖5.修改key名称(解决已经存在newkey,即newkey不存在时...,作改名动作) renamenx key newkey 6.匹配搜索指定key keys pattern 查询相应的key有3个通配符 *, ?....判断key是否存在 exists key名称 返回1/09.查询key存储的值的类型 type key10.设置key的生命周期,以秒为单位 expire site ...10000 设置site这个key 1000秒11.查询key的生命周期 ttl key -1永久12.设置key永久有效 persist key13.
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