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Redis中的缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透问题

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。...1.1 缓存雪崩的成因 1.大量缓存同时设置相同的过期时间：如果在某一时刻设置了大量的缓存数据，并为它们都设置了相同的过期时间，那么在未来的某一时刻，这些缓存数据都会同时失效。...1.2 如何预防缓存雪崩 1.设置随机过期时间：为了防止大量的缓存同时失效，我们可以为每个缓存设置一个随机的过期时间，这样就可以确保不会有太多的缓存同时失效。...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。

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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...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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Vue 入口缓存的问题

关于 web 的缓存策略,推荐这篇文章:Http 缓存机制在开发时候经常遇到一个问题,我们根据版本号去控制缓存问题,当我们发布新版本，使用心得版本号的时候，发现 html 里面引用的版本号却是旧的版本号...,我们的页面依然被缓存了？...,但是 html 文件里面引用的依然是旧的 css 和 js 文件一旦我们使用了全量更新,也就是每次发版本之前会干掉之前的 js 和 css 文件,那么index.html会无法加载之前的js,css...还有一些其他的静态资源文件,,而新的js和css则不会被加载, 那么白屏就诞生了....因为服务器的缓存机制,旧的css和js并不会被立即删除,这种情况下, 需要配合服务器来设置缓存,以nginx为例 location / { root /home/www/test/dist;

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缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题！

前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的？》，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。

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Redis 缓存问题

# 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。

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Mybatis 缓存问题

Mybatis 调用过程解读每次与数据库的连接都会优先走缓存中查找！...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...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！

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缓存设计问题

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。...另外缓存的字段较多时，每个字段的变更都会引发缓存数据的变更，频繁的读写，导致慢查询。如果大key过期被缓存淘汰失效，预热数据要花费较多的时间，也会导致慢查询。...，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

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Redis 缓存问题

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

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Redis 热键问题，缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩

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

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Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题

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。...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。...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。...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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关于Redis的缓存击穿问题

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。

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hibernate中executeUpdate的缓存问题

介绍: 在开发一个更新部门编号的功能中遇到了一个由hibernate缓存导致的问题，后来发现是由于hibernate的缓存机制所导致，这里记录了一下这个问题及其分析解决方法。...问题原因分析： 1 初步分析首先怀疑执行executeUpdate方法后不会更新到缓存到hibernate的一级缓存中去，所以junit测试的时候拿到的还是原来的缓存对象。...的缓存中对象的，这也情有可原因为executeUpdate操作是可能更新海量数据的。...但是你想想如果这些缓存对象的属性如果继续被其他业务所用，后果是不是很严重。 3 结论最后结合测试完成以后的数据库的部门排序确发生变化可以推断出，应该就是hibernate的缓存的问题。...通过网上的搜索发现可以通过调用session.clear方法，手动清除一级缓存中的内容来解决这一问题。

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Redis缓存穿透、缓存雪崩问题分析

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...，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。...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？？

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关于清理webgame缓存的问题

这个请求根本就没有发送出去>_< 上面分析了：直接访问、刷新、强制刷新它们之间的区别，现在讲一下，我所经历的项目中(webgame)所遇到的问题。...基本上所有的游戏资源都走的是cdn（除一些特殊的配置文件，需要动态更新外--不停服），而CDN最麻烦的就是要解决缓存的问题，就是需要请求最新的文件内容覆盖已有的缓存。...If-Modified-Since，来更新缓存文件内容。...最后整理一下，收集到的关注清空浏览器缓存的指南： http://ctc.qzs.qq.com/qzone/vas/app/app_canvas/clinic.htm 清空常用浏览器缓存的操作（没有写360...、Cross-Domain和Web Storage这些问题的解决方案已经很多了，很多时候要做的只是怎么样去好好利用这些资源来解决我们面临的问题和困难，发明轮子这玩意暂时不太适合我这种小作坊式的开发>_<

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使用缓存的几个问题

③ 异步写入：数据写入时先写到缓存中，之后再异步地写到数据库，这可能会带来缓存一致性问题，对于一致性要求不高的情况下可以使用【热点排行榜、点赞、阅读量】。...2、数据一致性问题先更新数据库，之后删除缓存，可以很大程度上确保数据一致性【并发情景下】。...而不可忽视的是，更新和删除中间可能出现的失败，如果更新数据库成功，但是删除缓存失败也会造成数据不一致的问题，因此这里可以引入消息队列，将删除缓存的任务发送到消息队列中，由指定的消费者去进行，失败就重试。...对于实例宕机的问题，可以采用主从节点集群部署的方式，主节点挂壁了从节点可以顶上来，不至于长时间的大量请求打到数据库上。...解决手段： ① 对于首次访问在数据库、缓存中均不存在的数据，缓存一个空值或者0值到中间件，后续的访问就不会打到数据库上，只是请求了缓存，这时要注意设置值的问题，如果是库存之类的应该设置为0； ② 增加一层布隆过滤器

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缓存的三大问题

缓存穿透缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，并且处于容错考虑，我们没有将这次查询的null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。...这个时候，需要考虑一个问题：如果这个key在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个key的数据查询都落到db，我们称为缓存击穿。...和缓存雪崩的区别：击穿是一个热点key失效雪崩是很多key集体失效缓存在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存...解决：分布式锁以前的锁，进程内锁。进程内->进程间（跨机器） RPC解决进程间通信问题。进程间通信->RPC 进程间锁->分布式锁

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Integer缓存问题引发的分析

❞ 这条建议非常值得大家关注，而且该问题在 Java 面试中十分常见，看到这条建议，大家是否有以下疑问：如何知道对于Integer var = ? 会缓存-128至127之间的赋值？...❞ 这给我们一个非常重要的启发：如果想减少内存占用，提高程序运行的效率，可以将常用的对象提前缓存起来，需要时直接从缓存中提取。 2、下一个问题：缓存的区间可以修改吗？...因此，可以通过虚拟机参数修改Integer的最大值，让缓存的最大值大于160，则最开始的测试代码全为true 现在回答我们的问题 ❝注释上也解释了，是为了自动装箱时可以复用这些对象，这也是 JLS2...由于该指令有以下特性：if_acmpeq 比较栈两个引用类型数值，相等则跳转 if_acmpne 比较栈两个引用类型数值，不相等则跳转由于 Integer 的缓存问题，所以 a 和 b 引用指向同一个地址...3、Long缓存问题 ❝前面我们分析了Integer缓存问题，举一反三，对Long也进行研究，看看二者有何不同 ❞ 1、源码分析类似的，我们接下来分析 java.lang.Long#valueOf(long

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redis缓存问题引进

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。...//3.查到的数据再放入缓存中,将对象转为json放进 String s = JSON.toJSONString(catalogJsonForDb); redisTemplate.opsForValue

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easyui dialog“缓存问题”

height: 400, width: 1100, modal: true }); $('#editCheckIndex').dialog('open'); easyUI dialog的href...动态加载的时候，弹出的dialog老是显示上一次打开的dialog页面。...别的项目中也没有加这句话就没有这个问题。

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python SQLAlchemy 缓存问题

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...拆减重现步骤，简化重现步骤，排除干扰项目自动化代码插入数据手动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，细读代码重新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,...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

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