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缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿 问题解决思路

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，...2.2 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) bloomFilter：类似于哈希表的一种算法，用所有可能的查询条件生成一个bitmap，在进行数据 库查询之前会使用这个...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。

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redis缓存雪崩 缓存穿透 缓存击穿如何解决_缓存击穿问题

return new R().setCode(500).setData(new NullValueResultDO().setMsg("查询无果")); //返回数据 } } 解决方案...解决方案： 可以使用双重缓存解决 //方法3 public List getData03() { List result = new...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。

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php解决redis的缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿的问题

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...使缓存集中失效的原因： 1.redis服务器挂掉了。 2.对缓存数据设置了相同的过期时间，导致某时间段内缓存集中失效。 解决方案 缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。...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。

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ios 如何解决cdn 缓存 ios系统能解决缓存问题吗

对于有一条ios系统的手机，会有人突发奇想，将ios来解决cdn的缓存问题，所以ios 如何解决cdn 缓存就看看接下来的介绍。...image.png ios 如何解决cdn 缓存 对于ios 如何解决cdn 缓存的问题，大家可以打开浏览器后在网页上找到技巧，或者是使用ios系统内部来清理缓存，如果有相关经验处理缓存问题的，也可以尝试...当然另一种方法可以通过网页清理缓存，进入网页后系统计算出缓存数量就可以对相应的缓存清理。一般ios在苹果手机中有可以找到清理缓存的选项，ios自带的浏览器清理起来比较简单。...清理cdn缓存可以将网络速度更加快捷，而且清理后再次进入网页能够以比较快的速度进入，资源之类的加载更快捷，开通一条网络服务让加载中途的用户可以马上完成资源加载。

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公司缓存问题和解决办法

数据要求有一定的实时性,故加了一组消息队列,在其他业务对数据产生变更时,发送mq消息,展示端门户收到mq消息后,主动刷新 第一次产生问题: 经常有一些缓存的时间存活很长,或者当缓存失效后,直接查询数据库...所以认为scheduleAtFixedRate()做定时任务,不太稳定,同时当线程池耗尽后,对定时任务也有影响 故换成了@Scheduled做定时任务管理,观察一段时间后,问题暂时解决 第二次产生问题:...业务变更数据后,消息发了,门户也接受到了,但是数据还是历史数据,缓存未刷新 解决方案: 业务变成的service中有事务,而mq产生的消息是在事务未提交之前发送,门户端接受后就刷新,数据库数据其实还是历史数据...把mq产生的消息放到了变更的事务之外,同时门户在收到消息后加了20秒的等待时间,到期后刷新缓存 第三次问题: 数据库有更新语句造成数据库报警,但是查询后发现更新频率并不高,同时问题出现在缓存刷新的地方...解决方案: 第二次将缓存提出来放到了事务之外,但是当某一次事务提交后,产线消息,在消费消息刷新缓存时,有一个更新操作,更新操作和之前的事务操作的是同一张表,造成表锁,等待时长过长,造成报错 具体的业务场景

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浏览器缓存问题的解决

web网站修改后，在浏览器端缓存的内容，将极其严重的影响效果，用户根本看不到改版的内容。这个问题，困扰我已久。...iis时代，我好像还没有太多的印象，新网站只要把iis重启一下，一般都刷过去了，要不就用iisreset，基本解决，重启都不用。...但在apache+flask下，别说重启apache了，重启服务器也没用，缓存依然在。把我的解决途径记录一下： 1.本地。清理浏览器缓存就行。我用360浏览器，至少这点很方便，菜单好找，还有快捷键。...把用到的js、css或者图片，改名发布。这招太麻烦，风险也大，不推荐。 3.加一个参数。网上找到的办法，就是在js或者css后，加一个参数，如?

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缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿是什么？我们要怎么解决这些问题？

今天就和大家一起分享一下，到底什么是缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿，我们要怎么做才能解决这些问题。 二：缓存雪崩 1.什么是缓存雪崩？...缓存雪崩是指在同一时间，大量缓存都失效，而恰巧这个时候，大量的请求同时进来，都去访问数据库，而数据库的连接数不够，从而导致用户端请求超时，响应慢，服务不可用等问题。 2.如何解决缓存雪崩问题？...这样也是可以解决缓存雪崩的问题，但是我并不推荐这么做，原因有以下几点： 1.缓存与数据库数据的一致性一直是一个无法彻底解决的问题，如果我们的缓存不设置过期时间，那么意味着一旦出现数据不一致的问题，影响的时候会特别长...② 使用多级缓存 多级缓存不仅可以很大程度上避免缓存雪崩，也可以很大程度上解决缓存击穿的问题，所以其实多级缓存还是很有必要的，利用caffeine做一个本地缓存，redis做二级缓存，这样的话还可以减少...虽然布隆过滤器有一定的误判率，无法做到彻底拦截不存在的数据，但是也可以大大降低缓存穿透的概率了。 五 最后 今天和大家一起分析了缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿的问题，以及它们的一些解决方案。

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除了缓存，Redis 都解决了哪些问题？

2 基于本机内存的缓存 为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前...3 服务端的Redis 在API服务器的内存都被缓存塞满的时候，我们发现不得不另想解决方案了。最直接的想法就是我们把这些缓存都丢到一个专门的服务器上吧，把它的内存配置的大大的。...也就是twemproxy和codis独立处理的处理分布式的这部分逻辑和cluster集成到redis服务的这部分逻辑到底在解决什么问题？...那么要做到这一点就面临着有一个问题需要解决：既是增加或减少分布式服务中的服务器的数量，对消费这个服务的客户端而言应该是无感的；那么也就意味着客户端不能穿透分布式服务，把自己绑死到某一个台的服务器上去，因为一旦如此...从而可以聚焦于其解决的问题，依据抽象层面的概念可以使得我们在特定的场景下选择更合适的方案，而非局限于其技术细节。

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Redis缓存穿透问题及解决方案

上周在工作中遇到了一个问题场景，即查询商品的配件信息时（商品：配件为1：N的关系），如若商品并未配置配件信息，则查数据库为空，且不会加入缓存，这就会导致，下次在查询同样商品的配件时，由于缓存未命中，则仍旧会查底层数据库...缓存穿透问题 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，通常出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。.../** * 缓存穿透问题： * 在数据库层没有查到数据，未存入缓存， * 则下次查询同样的数据时，还会查库。...缓存穿透问题可能会使后端存储负载加大，由于很多后端存储不具备高并发性，甚至可能造成后端存储宕掉。...： 空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间（如果是攻击，问题更严重），比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。

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高并发架构技术|缓存失效、缓存穿透问题 PHP 代码解决

问题描述 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...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低...缓存穿透： 　　出现场景：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...缓存并发： 　　出现场景：当网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。 　　...解决方案 直接撸代码 下面是引用类 StudentController <?

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Redis中缓存雪崩、缓存穿透等问题的解决方案

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。 给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。...Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。 Hash存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。...加互斥锁，互斥锁 缓存预热 缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。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！...解决方案 直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下； 数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载； 定时刷新缓存； 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...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。

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【实战问题】-- 缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩的区别以及解决方案

关于缓存，一般会有以下几个常见的问题 缓存穿透 缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据...那对于这种情况，我们该如何解决呢？ 接口增加业务层级的Filter，进行合法校验，这可以有效拦截大部分不合法的请求。...而这种数据，如果数据库有写入，或者更新，必须同时刷新缓存，否则会导致不一致的问题存在。...针对这类问题，一般有以下做法： 如果是热点数据，那么可以考虑设置永远不过期。...方法1避免了有效过期的情况，但是要是所有的热点数据在一台redis服务器上，也是极其危险的，如果网络有问题，或者redis服务器挂了，那么所有的热点数据也会雪崩（查询不到），因此将热点数据打散分不到不同的机房中

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【实战问题】-- 缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩的区别以及解决方案

关于缓存，一般会有以下几个常见的问题 缓存穿透 缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，...那对于这种情况，我们该如何解决呢？ 接口增加业务层级的Filter，进行合法校验，这可以有效拦截大部分不合法的请求。...另外一个常见的方法，则是针对数据库与缓存都没有的数据，对空的结果进行缓存，但是过期时间设置得较短，一般五分钟内。而这种数据，如果数据库有写入，或者更新，必须同时刷新缓存，否则会导致不一致的问题存在。...针对这类问题，一般有以下做法： 如果是热点数据，那么可以考虑设置永远不过期。...方法1避免了有效过期的情况，但是要是所有的热点数据在一台redis服务器上，也是极其危险的，如果网络有问题，或者redis服务器挂了，那么所有的热点数据也会雪崩（查询不到），因此将热点数据打散分不到不同的机房中

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redis缓存穿透、缓存雪崩、热点Key问题分析及解决方案

由于缓存不命中，每次都要查询持久层（回源），从而失去缓存的意义。 解决方法 缓存层缓存空值 缓存太多空值，占用更多空间。（优化：给个空值过期时间） 存储层更新代码了，缓存层还是空值。...缓存层宕掉后，流量会像奔逃的野牛一样，打向后端存储。 解决办法 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。...（可能是一个复杂计算，例如复杂的sql、多次IO、多个依赖(各种接口)等等） 于是就会出现一个致命问题：在缓存失效的瞬间，有大量线程来构建缓存（见下图），造成后端负载加大，甚至可能会让系统崩溃 。...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。

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