缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是Redis面试当中和实际开发中,经常需要考虑的一个问题。很多人对该问题的产生、原因和解决方案还是不够清晰。其实大家针对该三种情况,去仔细分析一个产生的原理就能很好的找到一个好的解决方案。
缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。
redis是一个非关系型数据库,相对于其他数据库而言,它的查询速度极快,且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存,以减少主要数据库(如mysql)的服务器压力。
作为最核心的秒杀功能,主要在于能够保证用户抢购商品时的流畅性,为了能够让用户更快地获取秒杀商品,前台用户的秒杀商品都是通过Redis中获取,并且使用Spring Boot定时任务,每隔五秒将Redis的商品数据和MySQL数据库中的数据进行交互,保证数据的有效性。
我发现了一个商城,我还没有登录,就可以往购物车中添加商品,加了好几件后,我准备付款,需要我先去登录,登录完之后付款。
本文分享一篇关于Redis热门问题,缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。针对该文的面试题,我也整理好了,你可以直接点击查看。
Redis的众多应用场景中缓存绝对是频率最高的场景了。本文来介绍下Redis作为缓存要注意的地方。
缓存是互联网开发中必不可少的一部分,它能降低我们数据库的并发数,提高我们系统的性能,比如我们经常使用的redis、emCached等等,其中redis应该是大部分的人选,为什么?因为速度快,易上手,是很多开发者的首选,但是缓存同样存在着问题,如果使用的不恰当,也可能会造成非常严重的后果,这时候你可能就会有疑问,缓存只是存储一些数据而已,怎么会造成严重的后果呢?下面我就带大家一起来分析分析。
在使用Redis的过程中,我们对Redis做的每一个操作,下发的每一个命令, 都可以认为是事件的存在。所谓事件监听,就是Redis Server会对客户端下发命令进行一个监控, 一但有人对Redis Server做操作, Redis Server都能知道,并通过某种方式将监听到的事件转发到对应的订阅者。
HongLiang,携程高级技术专家,专注系统性能、稳定性、承载能力和交易质量,在技术架构演进、高并发等领域有丰富的实践经验。
如果所有首页的Key失效时间都是12小时,中午12点刷新的,我零点有个秒杀活动大量用户涌入,假设当时每秒 6000 个请求,本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求,但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时,如果没用什么特别的方案来处理这个故障,DBA 很着急,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了。这就是我理解的缓存雪崩。
没错,缓存能给我们系统显著的提升性能。但如果你使用不好,或者缺乏相关经验,它也会带来很多意想不到的问题。
本篇博客我们来介绍Redis使用过程中需要注意的三种问题:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。
摘要: 什么是多级缓存 所谓多级缓存,即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存,以提升访问效率,这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示: 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示: 1)首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx,此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希,轮询可以使服务器的请求更加均衡,而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率,相对于轮询,一致性哈希会存在单机热点问题,一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx,一种办法是设置一个阀值,当超过阀值,改为轮询算法。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩详解及解决办法[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
想象一下,你开了一家商店,但是有人总是来问一些你店里根本没有的商品(我们可以把这些商品理解为数据库里不存在的数据)。为了避免每次都去仓库(数据库)查找这些根本不存在的商品,你决定在店门口放一个告示(缓存),列出你店里有的商品。但是,如果有人故意或无意地询问告示上没有的商品,你仍然需要每次都去仓库确认,这就是缓存穿透。它会导致你不得不频繁访问仓库(数据库),浪费大量时间和资源。
什么是缓存穿透呢?它是指当用户在查询一条数据的时候,而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录,而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时,是会一直查询数据库,这样会对数据库的访问造成很大的压力。
本文主要对优惠券功能相关表进行解析,采用数据库表与功能对照的形式。 相关表结构 优惠券表 用于存储优惠券信息,需要注意的是优惠券的使用类型:0->全场通用;1->指定分类;2->指定商品,不同使用类型的优惠券使用范围不一样。 create table sms_coupon ( id bigint not null auto_increment, type int(1) comment '优惠卷类型;0->全场赠券;1->会员赠券
分布式锁是实现有序调度不同的进程,解决分布式系统下不同进程之间相互干扰的问题的技术手段
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,即缓存和数据库中都没有的数据。由于缓存不命中,并且出于容错考虑,如果从数据库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数据库去查询,失去了缓存的意义。
这篇文章总结了我工作中使用缓存遇到过的7个坑,还是非常有参考价值得,希望对你会有所帮助。
分布式锁,主要考察使用者对原子性的理解,原子性可以保证程序从异常中恢复后,redis中的数据是正确的,程序依然正常运行。分布式锁是实现线程同步手段之一。
在企业级应用中,经常会制定一些“计划任务”,即在某个时间点做某件事情,核心是以时间为关注点,即在一个特定的时间点,系统执行指定的一个操作。常见的任务调度框架有Quartz和SpringTask等。
缓存雪崩是指大量的请求无法在缓存中处理,从而将请求转移到数据库中,导致数据压力倍增。一个Redis实例可以支持万级别的并发请求,而单个数据库只能支持千级别的并发请求。两者处理请求并发能力相差十倍,数据库会由于压力过大而导致雪崩。这里雪崩一般是由两个原因组成,很多文章只写缓存同时过期的情况。
二哈最近都没看Redis,现在回来温习下,现在从Redis的三大缓存开始重新探一探有多深有多浅(*^▽^*)
像电商项目,一般采取将不同分类的商品,缓存不同周期。在同一分类中的商品,加上一个随机因子。尽可能分散缓存过期时间,而且,热门类目的商品缓存时间长一些,冷门类目的商品缓存时间短一些,也能节省缓存服务的资源。
第二十七章 新版消息队列RabbitMQ回顾和容器化安装部署 第1集 基于Linux服务器安装RabbitMQ容器化部署 简介:Docker安装RabbitMQ消息队列 阿里云安装RabbitMQ 最少 2核4g或者推荐 2核8g(用家人账号购买,接近1折,初次买1年或者3年) 登录个人的Linux服务器 ssh root@8.129.113.233 Docker安装RabbitMQ 地址:https://hub.docker.com/_/rabbitmq/ #拉取镜像 docker pull ra
其中 Redis 和 MySQL 都是之前搭建在云端的 K8S 上的 主从 结构,用 Traefik 做总网关。
在我们日常开发中,我们存储数据的方式一般都在数据库中,一般业务系统不会存在高并发的情况,也不怎么可能会发生概率性BUG问题,可一旦发涉及了高并发的需求,例如现在年底抢火车票的情景,单一使用数据库来保存数据肯定是不行的,首先我们的DB数据库是面向磁盘的,服务端与数据库交互都会有磁盘读/写操作而且该方式效率以及性能比较慢。
每个商品有过期日期和价格,每天可以卖一个商品,必须在过期前出售才能收益,求最大收益。
在高并发情况下的秒杀优化,我们知道当并发数达到一定量的时候,会对数据库服务器带来很大的压力,那么如何缓解这些压力以及提高并发的QPS就是整个项目的解决重点,也是我们优化系统的目标。
过期时间TTL表示可以对消息设置预期的时间,在这个时间内都可以被消费者接收获取;过了之后消息将自动被删除。RabbitMQ可以对消息和队列设置TTL。目前有两种方法可以设置。
缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。 。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。
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,所以缓存就一直未起到应有的作用,当并发流量大时,会很容易把DB打垮。
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。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。
中心化积分方案就是以关系数据库RDBMS为基础,将用户的积分情况记录到数据库中的一种传统方案;而相对来说区块链积分方案是将积分Token话,并使用区块链技术去中心化,去信任化和不可篡改的特点来实现积分。以下从几个方向对中心化积分的方案和区块链积分方案进行对比:
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下,当缓存中某一个热点key失效,
今天我们来聊一聊分布式事务,在传统的单体应用中,事务的控制非常简单,Spring框架都为我们做了封装,我们只需简单地使用@Transactional注解就能进行事务的控制,然而在分布式应用中,传统的事务方案就出现了极大的问题:
对于这个问题,我们可以简单将锁分为两种——内存级锁以及分布式锁,内存级锁即我们在 Java 中的 synchronized 关键字(或许加上进程级锁修饰更恰当些),而分布式锁则是应用在分布式系统中的一种锁机制。分布式锁的应用场景举例以下几种:
尊敬的腾讯云积分商城用户,本文为积分商城2023年最新积分任务规则同步。本次规则涉及主要变更点概要如下,请您关注:
小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息,页面静态化系统,将数据填充进静态模板中,形成静态化页面,推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时,取用一个已经静态化好的 html 页面,直接返回回去,不涉及任何的业务逻辑处理。
其实仔细观察身边,会发现很多产品或服务存在着一些体验上的不足。最近我就遇上几个,建议大家都能记录自己遇到的不好体验,然后思考其改进方法。这样MOT的思维会在运用中得到强化,我们的目的是将所有的低谷都改进为峰值。
redis的互斥锁可以解决这个问题,redis的setnx命令在指定的 key 不存在时,为 key 设置指定的值。当存在时,则无法插入值
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下 ,当缓存中某一个热点key失效,
Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一 些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据 的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。 另外的一些典型问题就是,缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前,业界也都有比较流行的解决方案。
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