# 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。...# 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。...# 解决方案 设置热点数据永不过期 在 redis 高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到 redis 里面，加大这些热门数据 key 的时长，这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据...构建多级缓存架构 nginx 缓存 + redis 缓存 +其他缓存（ehcache 等）。或者多增设几台 Redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。
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，由于在同一时间导入...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...：redis 中的缓存在到期后就会失效，失效后需要重新从数据库中查询写入 redis。...，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、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...//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。...2、整合 redis 作为缓存 1、引入 redis-starter org.springframework.boot <artifactId
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。...2.Redis宕机：如果因为某种原因，Redis服务器突然宕机，那么所有的缓存数据都会消失，导致所有的请求都直接访问数据库。...5.使用高可用架构：如使用Redis的哨兵模式或者集群模式，确保Redis服务的高可用。6.备份和恢复策略：定期备份Redis数据，并确保在Redis宕机后，可以快速恢复数据。 2....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。
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 ?...image.png 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: ?...image.png 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...缺点：代码复杂度增大，存在死锁的风险。 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。...，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。
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...合适的策略包括 合适的缓存更新策略，更新数据库后要及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制，例如MQ模式的消息队列。...---- (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？？...解决方案： 设置key永不失效（热点数据）； 设置key缓存失效时候尽可能错开； 使用多级缓存机制，比如同时使用redsi和memcache缓存，请求->redis->memcache->db； 购买第三方可靠性高的
把redis作为缓存使用已经是司空见惯，但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题，尤其是数据量很大的时候，经典的几个问题如下： (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，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。...(二)缓存击穿问题 缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。...这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。...当然，另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化，必须的一个一个执行，具体的代码就不上了，当然加锁也是可以的，至于为什么不用redis中的事务，留给各位看官自己思考探究。
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。
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
但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。...首先需要明确的是，不管选择哪一种方案，我们肯定是希望两个操作要么都成功，要么都一个都不成功。不然就会发生Redis跟数据库的数据不一致的问题。...看起来好像没问题，但是如果有程序并发操作的情况下： a. 线程 A 需要更新数据，首先删除了 Redis 缓存 b....A 线程： 1）删除缓存 2）更新数据库 3）休眠 500ms（这个时间，依据读取数据的耗时而定） 4）再次删除缓存 高并发问题 在 Redis 存储的所有数据中，有一部分是被频繁访问的...这种因为每次查询的值都不存在导致的 Redis 失效的情况，我们就把它叫做缓存穿透。这个问题我们应该怎么去解决呢？
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！...（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的 业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： （1）定时去清理过期的缓存； （2） 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期...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。
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...等 …… 大key的危害 OPS低也会导致内存占用多、流量大，比如一次取走100K的数据，当OPS为1000时，就会产生100M/s的流量 如果为list,hash等数据结构，大量的elements需要多次遍历...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...对于需要整取value的key,可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个实例中，降低对单个实例的IO影响 对于每次需要取部分
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...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。...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...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。
而且谷歌布隆过滤器使用的是JVM内存，掉电即丢失。而Redis布隆过滤器是具有持久化功能，可以存到本地。...缓存击穿是指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到数据库。...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
本篇内容包括：关于 Redis 缓存，缓存相关问题（包括 Redis 缓存热 key 问题、Redis 缓存穿透问题、关于布隆过滤器、Redis 缓存击穿问题 与 Redis 缓存雪崩问题的相关内容），...---- 文章目录 一、关于 Redis 缓存 1、Redis 如何实现缓存 2、Redis 缓存更新策略 二、缓存相关问题 1、Redis 缓存热 key 问题 2、Redis 缓存穿透问题 3、关于布隆过滤器...4、Redis 缓存击穿问题 5、Redis 缓存雪崩问题 三、Redis 缓存预热 四、Redis 缓存过期与内存淘汰策略 1、Redis 的缓存过期策略 2、Redis 的内存淘汰策略 ----...---- 二、缓存相关问题 1、Redis 缓存热 key 问题 所谓热 key 问题就是，突然有几十万的请求去访问 Redis 上的某个特定 key，那么这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台...针对热 key 的解决方案： 提前把热 key 打散到不同的服务器，降低压力 二级缓存，提前加载热 key 数据到内存中，如果 redis 宕机，走内存查询 2、Redis 缓存穿透问题 访问一个缓存和数据库都不存在的
在开发中会面临缓存异常可能会出现三个问题，分别是缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。这三个问题会导致大量请求从缓存转移到数据库，如果请求的并发量很大的话，就会导致数据库崩溃。...所以在面试官也会经常问这些问题。 缓存雪崩 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。...原因二：redis 服务挂了 redis服务发生宕机，无法处理请求，这就会导致全部转移到数据库去，发生雪崩。 方案一：添加服务熔断 服务熔断，就是发生雪崩时，暂停对缓存的访问。...对redis所在的服务器进行指标监控，比如QPS、CPU使用率、内存使用率等，如果发现redis服务宕机，而数据库请求压力倍增，此时可以启动熔断机制，暂停对缓存和数据库的访问，比如使用Hystrix服务熔断...方案一：缓存空值或缺省值 发生缓存穿透，在redis中缓存一个空值或者实现预选设置好的值（比如0），后续请求查询直接在redis中读取空值或者缺省值。
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！...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。...Redis缓存，减少数据库压力。
减轻服务负载 增强可扩展性 3 缓存代价 系统复杂性提高 存储和部署成本变高 数据一致性问题 4 缓存的三种模式 4.1 Cache Aside 旁路缓存 写操作：更新 DB 之后，直接将 key 从缓存中删除...缺点： 1、如果删除缓存失败，可能会有问题； 解决方法：失败增加监控 2、如果同时有比较高的QPS访问刚插入或者更新的数据，可能会打垮DB； 解决方法：使用多线程异步执行查询，防止这种问题。...5 redis 常见面试题 5.1 redis雪崩 概念：大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着， 应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。...5.3 穿透 概念：要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。...list或者hash 5.5 热key 概念: 所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key。
0x01：缓存的三大问题 缓存穿透：访问不存在的数据（Bloom Filter，缓存空对象） 缓存击穿：热点 key 重建过程中，造成的缓存问题（分布式锁） 缓存雪崩：Redis 宕机，或缓存批量失效（...数据类型 通用性 空间占用（内存空间+网络码率） 代码维护 全部数据 高 大 简单 部分数据 低 小 较为复杂 缓存粒度问题是一个容易被忽视的问题，如果使用不当，可能会造成很多无用空间的浪费，可能会造成网络带宽的浪费...0x02：缓存穿透问题，访问不存在的数据 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存不命中，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...0x03：缓存击穿，热点 key 重建缓存问题 可能造成的原因 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于大量的并发访问特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据...，就是大量线程在等待的问题。
Redis的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是Redis使用中经常遇到的问题，这些问题都会对Redis的性能和稳定性产生影响。因此，在Redis的使用中需要了解这些问题，并采取相应的措施进行预防和解决。...具体实现方式是在设置缓存时，将过期时间设置为一个随机值，这样可以使得各个缓存的过期时间错开，从而避免同时过期或被删除。这样可以有效地缓解缓存雪崩问题。...在总结中，Redis的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩问题对系统的性能和稳定性有很大的影响。...为了解决这些问题，我们可以采取一些有效的措施，如使用互斥锁、设置缓存过期时间、使用布隆过滤器、设置空的默认值、使用备份节点、分布式锁和消息队列等技术。...希望这些措施能够帮助你更好地解决Redis的缓存问题。
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