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缓存穿透、缓存并发、缓存雪崩、缓存抖动、热点缓存缓存一致性等问题…

对于高并发的业务场景,常用的技术手段包括黑白名单、限流防刷、熔断降级、兜底、线程隔离、多级缓存(客户端、CDN、NGINX、内存缓存、分布式缓存)等等。...本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。 第一,关于缓存穿透,是指大量访问缓存和数据库中都不存在的数据。...第三,关于缓存雪崩,是指某一时刻大量缓存同时失效,导致请求全部打到DB。...可以采用三种方案:缓存过期时间随机化、多级缓存(不同级别缓存对应不同的失效时间)、缓存永不过期; 第四,关于缓存抖动,一般是指由于某个缓存节点故障导致该节点上的缓存数据不可用。...第六、关于缓存一致性问题,是指数据写入请求需要写数据库并更新缓存,需要处理双的一致性问题。

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缓存穿透、缓存并发、缓存雪崩、缓存抖动、热点缓存缓存一致性等问题

对于高并发的业务场景,常用的技术手段包括黑白名单、限流防刷、熔断降级、兜底、线程隔离、多级缓存(客户端、CDN、NGINX、内存缓存、分布式缓存)等等。...本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。 第一,关于缓存穿透,是指大量访问缓存和数据库中都不存在的数据。...第三,关于缓存雪崩,是指某一时刻大量缓存同时失效,导致请求全部打到DB。...可以采用三种方案:缓存过期时间随机化、多级缓存(不同级别缓存对应不同的失效时间)、缓存永不过期; 第四,关于缓存抖动,一般是指由于某个缓存节点故障导致该节点上的缓存数据不可用。...第六、关于缓存一致性问题,是指数据写入请求需要写数据库并更新缓存,需要处理双的一致性问题。

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缓存淘汰、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、数据库缓存一致性

缓存淘汰 为什么需要缓存淘汰?你需要缓存30G的数据,但是Redis本身只能使用10G的内存,那你就得做个取舍了,毕竟鱼与熊掌不可兼得。为了利益最大化肯定要保留最重要的10个G。...造成这种情况的原因如下: 系统设计不合理,缓存数据更新不及时 爬虫等恶意攻击 解决方案: 如果key在数据库中也不存在,那么就一个空值到Redis中,并设置一个过期时间,避免一直占用内存 查询缓存之前使用布隆过滤器拦截...解决方案: 使用互斥锁,同一时刻只允许一个线程去构建缓存,其他线程等待构建完毕后去缓存取 定时更新,假如缓存过期时间为60分钟,则单独设置一个线程每59分钟去负责更新缓存 缓存雪崩 由于Redis是基于内存的应用...Redis 的持久化机制 数据库缓存一致性 当一个数据需要更新时因为不可能做到同时更新数据库和缓存、那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题,而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的...解决方案: 读的时候,先读缓存缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。 更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存。 参考自公众号:石杉的架构笔记

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Java也得了解CPU–CPU缓存

原文出处: cnblogs - macemers CPU,一般认为C/C++的才需要了解,高级语言的(Java/C#/pathon…)并不需要了解那么底层的东西。...我一开始也是这么想的,但直到碰到LMAX的Disruptor,以及马丁的博文,才发现Java的,更加不能忽视CPU。经过一段时间的阅读,希望总结一下自己的阅读后的感悟。...本文主要谈谈CPU缓存对Java编程的影响,不涉及具体CPU缓存的机制和实现。 现代CPU的缓存结构一般分三层,L1,L2和L3。如下图所示: ?...有了上面对CPU的大概了解,我们来看看缓存行(Cache line)。缓存,是由缓存行组成的。一般一行缓存行有64字节(由上图”64-byte line size”可知)。...所以使用缓存时,并不是一个一个字节使用,而是一行缓存行、一行缓存行这样使用;换句话说,CPU存取缓存都是按照一行,为最小单位操作的。 这意味着,如果没有好好利用缓存行的话,程序可能会遇到性能的问题。

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仿Spring Boot缓存注解@Cacheable 添加删除

最近在使用springboot 的缓存注解的时候,发现挺好用的。这里我们就来仿一下。 1, 首先我们分析一下,要参数绑定,要做aop , 还要有redis的客户端。...这是删除redis的缓存, ? 这是添加redis的缓存aop 的 里面的实现 ? ? ? ? 里面很简单,就是根据参数解析器和词法分析器。 拿到参数值。...首先判断有没有,没有在重新set 进去, 有的话就从缓存里面拿。 我们在两个rest 接口测试一下 ? 启动工程,postmain 测试一下添加 ? 多试几次,看一下控制台 ? 在调用删除接口 ?...满足协议我们就能实现自己的redis客户端 , 首先我们这道redis 是底层是socket 通信的,我们一个socket 监听器 public static void main(String[]...我们这边仿一个redis的客户端试一下 public SimpleJedis() { try { socket = new Socket("xxxxxx

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缓存击穿!竟然不知道怎么代码???

在Redis中有三大问题:缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透,今天我们来聊聊缓存击穿。 关于缓存击穿相关理论文章,相信大家已经看过不少,但是具体代码中是怎么实现的,怎么解决的等问题,可能就一脸懵逼了。...这也就是我们所说的缓存中的“缓存击穿”。 其实,你们项目如果并发量不是很高,也不用怕,并且我见过很多项目也就差不多是这么的,也没那么多事,毕竟只是第一次的时候可能会发生缓存击穿。...但,我们也不要抱着一个侥幸的心态去代码,既然是多线程导致的,估计很多人会想到锁,下面我们使用锁来解决。 改进版 既然使用到锁,那么我们第一时间应该关心的是锁的粒度。...第一步、缓存中不存在 第二步、查询数据库 第三步、由于数据库中不存在,以id为key,空对象为value放入缓存中 第四步、执行第一步,此时,缓存就存在了,只是这时候只是一个空对象。...因此他有如下三个使用场景: 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(垃圾短信) 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆过滤器中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存

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对atbus的小数据包的优化

算上CPU的消耗比例,atbus的读性能和tbus对比的话,主要是 使用共享内存通道的时候,读性能是差不多的,性能atbus要高过tbus大约不到一倍。...但是atbus的性能大约是tbus的4-5倍,QPS大约是6-7倍。...那么缓冲区太大也没意义,我就设成了: 包大小限制(默认64K)-sizeof(write_req_t)-一个对齐大小(以防数据乱,目前64位系统是8字节)。...然后每次写出时给connection加WRITING标记,写完的回调之后移除,如果调用io_stream_send的时候有WRITING标记,则往write队列里加,但不执行实际操作,如果没有就执行实际操作...执行实际操作的时候先合包,再写。这样就能保证正在写出的永远是write队列里的第一个数据块。 write队列怎么合包呢?

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python︱markdown一样网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五)

系列参考: python︱markdown一样网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一) python︱markdown一样网页,代码快速生成web工具:streamlit...重要组件介绍(二) python︱markdown一样网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三) python︱markdown一样网页,代码快速生成web工具:streamlit...lay-out布局(四) python︱markdown一样网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱markdown一样网页,代码快速生成web工具:streamlit...缓存装饰器,它告诉Streamlit无论何时调用函数都需要检查以下几件事: The input parameters that you called the function with The value...- Stores key → (output, output_hash) in the cache. 4 Returns the output. 1 不适用cache的方式 比如求指数,如果不缓存

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用Java一个简单的缓存操作类

前言 使用缓存已经是开发中老生常谈的一件事了,常用专门处理缓存的工具比如Redis、MemCache等,但是有些时候可能需要一些简单的缓存处理,没必要用上这种专门的缓存工具,那么自己一个缓存类最合适不过了...然后再看其中的功能,为了存取方便,缓存应是以键值对的形式存取,为了适应更多的场景,所以在存取的时候可以加一个缓存过期时间,然后再加上其他常见的添加、获取、删除、缓存大小、是否存在key、清理过期缓存等方法...缓存类需要注意的问题: 缓存对象应该是唯一的,也就是单例的; 缓存的操作方法要同步,在多线程并发条件下防止出错; 缓存的容器应该具有较高的并发性能,ConcurrentHashMap是一个不错的选择。...接下来是存入缓存数据put()方法,这里的clearExpiredCache()是清理过期缓存,后面会看到方法体,因为在我项目中存入缓存的情况较少,所以这里我固定了每次存之前先清理一次过期时间缓存,这里可以根据自己项目实际情况进行优化...三、并发测试 普通的实现测试这里就不展示了,肯定是没问题的,读者简单一些测试样例即可,这里主要展示一下并发测试,因为在实际情况中存在并发处理缓存情况,为了确保其正确性,所以并发测试是必须要做的,下面放出我的测试样例

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MySQL 数据库的提速器-缓存(Change Buffer)

缓存(Change Buffer) 是一种特殊的数据结构,用于在对数据变更时,如果数据所在的数据页没有在 buffer pool 中的话,在不影响数据一致性的前提下,InnoDB 引擎会将对数据的操作缓存在...关于 MySQL 缓存(Change Buffer),我们先来看看 InnoDB 的技术架构图: ?...触发缓存(Change Buffer)持久化操作有以下几种情况: 1、数据库空闲时,后台有线程定时持久化 2、数据库缓冲池不够用时 3、数据库正常关闭时 4、redo log 满时 再单独看看 Change...参数配置 上面就是缓存(Change Buffer)的相关知识,缓存(Change Buffer)我们也是可以使用命令参数来控制,MySQL 数据库提供了两个对缓存(Change Buffer)的参数...这就是缓存(Change Buffer)的巧妙之处,也是缓存(Change Buffer)提高 MySQL 的地方。

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架构师都必须掌握与学习的缓存层场景实战:缓存的实现思路

• 图5-1 缓存架构示意图 1)请求与批量落库这两个操作同步还是异步? 2)如何触发批量落库? 3)缓冲数据存储在哪里? 4)缓存层并发操作需要注意什么? 5)批量落库失败了怎么办?...1)每收集一次请求,就插入预约数据到缓存中,再判断缓存中预约的总数是否达到一定数量,达到后直接触发批量落库。 2)开一个定时器,每隔一秒触发一次批量落库。 架构示意图如图5-2所示。...这是因为缓存与Hystrix的请求合并有些不一样,请求合并更多考虑的是读请求的情况,不用担心数据丢失,而请求需要考虑容灾问题:如果服务器宕机,内存数据就会丢失,用户的预约数据也就没有了。...缓存这个解决方案可以缓解数据请求量太大、压垮数据库的问题,但其不足还是比较明显的。 1)此方案缓解的只是短时(活动期间)数据库压力大的问题,当数据量长期非常大时,这个方案是解决不了问题的。...本文给大家讲解的内容是缓存层场景实战,缓存的实现思路 下篇文章给大家讲解的内容是缓存层场景实战,数据收集,业务背景:日亿万级请求日志收集如何不影响主业务 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编; 感谢大家的支持

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缓存与数据库双一致性

不想弹好吉他的撸铁狗,不是好的程序员 这几天瞎逛,不知道在哪里瞟到了缓存的双,就突然想起来这块虽然简单,但是细节上还是有足够多我们可以去关注的点。这篇文章就来详细聊聊双一致性。...为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性,双的问题的就诞生了。...当收到请求时,会先更新 DB 中的数据,成功之后再将缓存中的数据删除。 注意这里是删除,而不是更新。因为实际生产中,缓存中存放的可能不仅仅是单一的像 true、false或者1、19这种值。...首先是缓存要失效,然后读请求、请求并发的执行,并且读请求要比请求后执行完。为啥说概率不大呢,首先在实际生产中,读请求一般都要比请求快得多。...除此之外,读请求去 DB 请求数据的时间一定要早于请求,并且缓存的时间还要一定晚于请求,比起最开始的那种情况来说,条件已经是非常的严格了。

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字节二面,让一个LFU缓存策略算法 !

redis还有一个缓存策略叫做LFU, 那么LFU是什么呢?...最少使用(LFU)是一种用于管理计算机内存的缓存算法。...主要是记录和追踪内存块的使用次数,当缓存已满并且需要更多空间时,系统将以最低内存块使用频率清除内存.采用LFU算法的最简单方法是为每个加载到缓存的块分配一个计数器。每次引用该块时,计数器将增加一。...当缓存达到容量并有一个新的内存块等待插入时,系统将搜索计数器最低的块并将其从缓存中删除(本段摘自维基百科) ?...LFU的缺陷是:在短期的时间内,对某些缓存的访问频次很高,这些缓存会立刻晋升为热点数据,而保证不会淘汰,这样会驻留在系统内存里面。

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数据库跟缓存的双一致性

缓存旧数据 可发现如果出现网络震荡会导致缓存的数据是旧数据。因此这种方法不可取。并且如果是如下场景也不合适: 场景多而读场景少的业务需求,此时缓存不是经常性的读,却被频繁的更新。...延时双删策略 sleep的时间要根据业务数据逻辑耗时而定,反正目的是确保读请求结束,请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。...命中:应用程序从缓存中取数据,取到后返回。 更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。 假如此时A、B两个线程同时请求,正常来讲不管你是读写分离还是单机版,读一般比快。...那删除缓存一般是有效的。 ? 先更新数据库再删除缓存 但是也有可能别的原因导致读比还慢,导致我们删了个寂寞,虽然这种情况很少发生。 ?...读比还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的,但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存,如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题!

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缓存和数据库双一致方案讨论解读

​什么是缓存一致只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双,你只要是双,就一定会有数据一致性的问题。我们需要保证redis跟数据库的中的数据保持一致,返回正确的数据。...更新缓存还是删除缓存? 删除缓存,而不是更新缓存 如果更新缓存,在并发时,可能出现数据不一致。...(刚被A线程删除的旧数据有极大可能又被写回了)最后:A线程更新完mysql,发现redis里面的缓存是脏数据时间线程A线程B出现的问题t1请求A进行操作,删除缓存后,工作正在进行中......A还更新完...在业务程序运行的时候,统计下线程读数据和缓存的操作时间,自行评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时,以此为基础来进行估算。...然后数据的休眠时间则在读数据业务逻辑的耗时基础上加百毫秒即可这么做的目的,就是确保读请求结束,请求可以删除读请求造成的缓存脏数据先更新数据库,再删除缓存场景描述时间线程A线程B出现的问题t1删除数据库中的值

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如何保证缓存、数据库双一致性?

序 在使用缓存时,我们必须要考虑的是缓存与数据库的双一致性,是先删缓存还是先更新数据库?是需要强一致性还是最终一致性?延迟双删策略真的就万无一失了吗?...正篇 我们先来看看缓存的更新策略,到底是先删缓存还是先更新数据库?(为什么不更新缓存?因为更新缓存更麻烦,一致性更难保证,所以一般都是采用删除策略,简单、粗暴。)...先删缓存再更新数据库 如图,如果第一步删除缓存失败,那么事务直接回滚,数据库和缓存是一致的;如果更新数据库失败,事务回滚,数据库仍是旧数据,其它线程来查的时候,也是将旧数据放入缓存,所以也是一致的...可以看到线程A删除缓存后还没来得及更新数据库,或者更新了数据库还没提交事务,若有其它线程来查询,此时缓存没有,则去数据库查询到旧数据放入到缓存,那么数据库和缓存就不是一致的了。...虽然这个方案可以很好的保证数据一致,但缺点也很明显,在读写比较频繁的情况下,会造成大量的锁竞争,导致性能降低,不过这样的业务一般是可以考虑最终一致性或是直接缓存,再异步写入库,具体情况还是需要根据业务来分析

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数据库跟缓存的双一致性

并且如果是如下场景也不合适: 场景多而读场景少的业务需求,此时缓存不是经常性的读,却被频繁的更新。 如果缓存的数据是经过各种复杂计算后写入的,那每次写入缓存都要运算一次,此法不可取。...当然如果用的是主从读架构,那处理思路跟上面类似,无非就是休眠时间再加上主从同步的时间即可。...命中:应用程序从缓存中取数据,取到后返回。 更新:先把数据存到数据库中,成功后,再让缓存失效。 假如此时A、B两个线程同时请求,正常来讲不管你是读写分离还是单机版,读一般比快。...那删除缓存一般是有效的。 先更新数据库再删除缓存 但是也有可能别的原因导致读比还慢,导致我们删了个寂寞,虽然这种情况很少发生。...读比还慢时 该方案相比先删除缓存再更新数据库还是稳妥些的,但是也不是万无一失的。不管是先删缓存再更新数据库还是先更新数据库再删缓存,如果删除缓存失败了都会导致缓存跟数据不一致问题!

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缓存与数据库的双一致性

为了维护 Redis 和 MySQL 中数据的一致性,双的问题的就诞生了。...具体方案 Cache Aside Pattern 具体又分为两种 Case,分别是读和。 对于读请求,会先去 Redis 中查询数据,如果命中了就会直接返回数据。...当收到请求时,会先更新 DB 中的数据,成功之后再将缓存中的数据删除。 注意这里是删除,而不是更新。因为实际生产中,缓存中存放的可能不仅仅是单一的像 true、false或者1、19这种值。...首先是缓存要失效,然后读请求、请求并发的执行,并且读请求要比请求后执行完。为啥说概率不大呢,首先在实际生产中,读请求一般都要比请求快得多。...除此之外,读请求去 DB 请求数据的时间一定要早于请求,并且缓存的时间还要一定晚于请求,比起最开始的那种情况来说,条件已经是非常的严格了。

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