，读取速度快），会将数据库的信息缓存到redis中，这样就形成了很好的分层结构，请求可以直接查询redis中缓存的信息，然后返回，就不需要经过数据库，减小了数据库的压力，同时，可以迅速查询到信息，岂不美哉...==正常请求操作== 第4步，当从数据库拿到数据时，一并添加到redis缓存，下次若是相同请求，直接访问redis并返回，大大提升了性能和可用性，持久性。...非正常情况 但有利就有弊，如果请求的数据是数据库中没有的，同样redis中也不会出现此数据缓存，这样当某短时间大量无效请求（数据库无对应数据）访问时，由于redis中没有此数据缓存，请求就给到了数据库，...所以，这就需要一个很好的解决方案，当大量无效请求（数据库并没有此数据）来访问时，就会导致缓存穿透。...观察到，返回了不存在json信息 而且redis是没有缓存的，所以执行了相应数据库的sql操作，数据库并没有id为0的数据，所以下一步就是增加redis空缓存 此时，redis增加了一个key表示店铺
1、redis雪崩、穿透、击穿的原因和解决方案 1）雪崩：多个key在某一时间同时失效，导致数据库压力过大 解决方案：不同的key设置不同的过期时间，尽量错开 2）穿透：在访问某个key时缓存中不存在...（比如redis的SETNX）去set一个mutex key，当操作返回成功时，在进行load db的操作并放入缓存，否则，就重试整个get缓存的方法； public String get(key)...{ String value = redis.get(key); if (value == null) { //代表缓存值过期 //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能...value, expire_secs); redis.del(key_mutex); return value; } else { //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，...这时候重试获取缓存值即可 sleep(10); get(key); //重试 } } else { return value; } } 2、redis数据类型 1）String(字符串)：value
缓存穿透：查询一个根本不存在的数据，缓存和数据库都不会命中，这样每次这类的查询都会透过缓存层查数据库，造成后端数据库压力增大。...如何解决： 1.缓存空对象 查询数据库后没有命中，仍然把空值存到缓存中，并且设置一个较短的时间如300s，这样再次访问就会从缓存层中读取到结果。...2.布隆过滤器 在缓存层之前，把存在的key用布隆过滤器保存起来，做第一层拦截，以保存缓存和存储层。...两种方案的对比，第一种更为常用，适用于数据频繁变化实时性高，而且代码实现容易，但是增了缓存空间。第二种过滤器，适用于相对固定的实时性低的场景，代码实现复杂，缓存空间占用小，各有利弊自己衡量。
缓存雪崩（数据库有，缓存没有） 缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，数据库CPU和内存造成巨大压力，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 ...解决方案： （1）缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。 （2）给每个缓存的数据增加相应的缓存标记，记录缓存是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。 ...（3）缓存预热。...重启服务时，先通过接口将热点数据存入缓存中 （4）互斥锁缓存穿透（数据库没有，缓存没有，场景一般来自攻击，高并发请求） 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有数据，导致所有的请求都落在数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而蹦掉...缓存击穿（数据库有，缓存没有） 缓存击穿是指缓存中灭有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）。与缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据。
本篇文章主要谈谈Redis中很容易出现的三大问题现象：缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩。不过在介绍这三个问题现象之前，我们首先需要先来了解下Redis中key的过期淘汰机制。...缓存击穿 讲完了Redis的key的过期淘汰机制，接下我们可以进入正题：为什么会出现缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩现象呢？...缓存穿透 定义：缓存穿透是指查询缓存和DB中都不存在的数据。...比如通过id查询商品信息，id一般大于0，攻击者会故意传id为-1去查询，由于缓存是不命中则从DB中获取数据，这将会导致每次缓存都不命中数据导致每个请求都访问DB，造成缓存穿透。...解决方案：缓存穿透的解决方案可以分成两个部分：首先在API层增加基本校验：用户鉴权校验，id校验。比如用户鉴权失败或者id < 0的请求直接进行拦截。
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第6天，点击查看活动详情 缓存穿透 缓存穿透是指数据库和缓存都没有的数据，每次都要经过缓存直接去访问数据库，大量的请求打到DB可能导致DB宕机。...☘️解决思路 思路一：由于缓存穿透是因为缓存没有生效，是否可以针对DB不存在的数据设置缓存空值，让请求到缓存就OK。缓存的有效时间可以设置短点，如30s，避免误伤正常业务。...缓存击穿 缓存击穿是指数据库有，缓存没有的数据，大量请求访问这个缓存不存在的数据，最后请求打到DB可能导致DB宕机。...强调单个Key过期+并发访问 缓存击穿区别缓存穿透在于，缓存击穿是大量请求同时查询同一个key，而这个key失效了，导致大量请求打到DB，导致DB可能宕机。缓存穿透是请求DB中不存在的数据。...DB更新完后，不直接操作缓存，通过消息队列让redis消费，消息队列可以保证数据操作顺序一致性，确保数据最终一致性。
redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩 虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可...： 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 咱们能够解决上述问题，那就解决了一部分服务器高可用的问题 什么是缓存穿透 咱们先学习一部分，关于底层原理和实际源码分析，咱们之后再一起看 缓存穿透，就是用户想要查询一个数据...mysql 数据库，压力全部打到 mysql 上面，这就是缓存穿透 解决方案有一般有 2 种方式： 使用布隆过滤器 缓存空的对象 使用布隆过滤器 布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询到的参数都是以...，导致击穿 此处可以理解 击穿和穿透的区别： 击穿，是一个 key 非常热点，大量的访问都打在这个 key 上面，在 key 失效的瞬间，所有请求打在数据库上，就打出一个洞，击穿了 而穿透更多的是访问的数据不存在的情况...缓存雪崩的解决方案： 将 redis 做成高可用的 搭建 redis 集群，异地多活，既然担心 redis 会挂，那么我们就多准备一些 redis ，做成主备，或者异地多活 限流降级 就是在缓存失效的时候
使用会遇到的问题2.1 缓存穿透2.1.1 缓存穿透介绍key对应的数据在数据源中不存在，每次针对此key的请求从缓存中获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。...2.1.2 缓存穿透的解决方案对空值缓存 ： 如果查询返回的数据为空(不管数据是否存在)，我们仍然把这个空结果(null)进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟。...2.2 缓存击穿2.2.1 缓存击穿介绍key对应的数据存在，但在 Redis 中过期，此时如果有大量并发请求，这些请求发现缓存中的数据已经过期，此时就会直接从数据库中查询写入到Redis中，如果这个阶段存在大量的请求...2.3 缓存雪崩2.3.1 缓存雪崩介绍key对应的数据存在，但在 Redis 中过期，此时若有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期，这个时候就会查询数据库重新写到 Redis 中，这个时候大并发请求可能会把数据库瞬间压垮...缓存雪崩和缓存穿透的区别：缓存雪崩是针对的大量的key，缓存击穿是针对的某一个 key2.3.2 解决缓存雪崩问题构建多级缓存架构 ：nginx缓存 + redis缓存 + 其他缓存( ehcache
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。...二、缓存穿透 缓存穿透是指查询的数据在缓存和数据库中都不存在，即缓存和数据库都无法命中。这时，由于缓存和数据库中都没有数据，导致每次查询都直接访问数据库，从而造成数据库压力过大。...缓存穿透的解决方案有： 使用空对象缓存 空对象缓存是一种简单有效的缓存穿透解决方案。...在缓存穿透时，可以使用Bloom过滤器来判断一个元素是否在数据库中存在，如果不存在则直接返回空结果。Bloom过滤器的优点是可以减少数据库的访问次数，同时也可以避免频繁地更新缓存。...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。
但是使用缓存并没有这么简单，还要考虑缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透的问题，什么是缓存雪崩，击穿，穿透呢，出现这些问题又怎么解决呢，接下来学习一下吧。 缓存雪崩 什么是缓存雪崩？...4、为了防止Redis宕机导致缓存雪崩的问题，可以搭建Redis集群，提高Redis的容灾性。 缓存击穿 什么是缓存击穿？...如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻打在数据库上的请求，防止数据库打死。当然这样会导致系统的性能变差。 缓存穿透 什么是缓存穿透？...假如有大量这样的请求，这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。...分析： 关键在于在Redis查不到key值，这和缓存击穿有根本的区别，区别在于缓存穿透的情况是传进来的key在Redis中是不存在的。
作为一个内存数据库，redis也总是免不了有各种各样的问题，这篇文章主要是针对其中三个问题进行讲解：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。并给出一些解决方案。这三个问题是基本问题也是面试常问问题。...一、缓存穿透 概念 缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。...当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。...那这个布隆过滤器是如何解决redis中的缓存穿透呢？很简单首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。...简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex
Redis(五)-----应用场景 : https://blog.csdn.net/Coxhuang/article/details/104688015 Redis(六)-----缓存穿透/缓存雪崩.../Coxhuang/article/details/104788308 Redis 缓存穿透/缓存雪崩/缓存击穿 #1 什么是缓存穿透？...缓存穿透: 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。...参数传入对象主键ID 根据key从Redis中获取对象 如果对象不为空，直接返回 如果对象为空，进行数据库查询 如果从数据库查询出的对象不为空，则放入缓存 如果传入一个在Redis和后端数据库都不存在的...key,Redis和后端数据库都查找了一遍,且因为在后端数据库找不到,不会存到Redis中,那么,就导致一个恶意的请求,两个数据库都遍历一遍 如何避免？
Redis缓存穿透和雪崩 缓存穿透 概念 用户如果想查询一个数据，会先在redis内存数据库中进行查询，redis中没有，再向持久层数据库中查询。...缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。...当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，甚至直接导致崩溃。这时候就相当于出现了缓存穿透。...缓存击穿 概念 这里需要注意和缓存穿透的区别: 缓存击穿，是指一个key非常热点，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞...解决方案 1.redis高可用 这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那可以多增设几台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。
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...---- (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？？...用在这边解决缓存穿透问题就是： public String getByKey(String key) { // 通过key获取value String value = redisService.get...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
缓存穿透 简单地就是用户请求透过redis直接进入到mysql当中进行查询，通常是一个不存在的key,在数据库查询为null。每次请求落在数据库、并且高并发。数据库扛不住会挂掉。...当用户的请求进入到Redis当中的时候,Redis当中并没有用户查询的键。...Redis会告诉用户没有查询到此Key，随后请求会被直接转发到后台MySQL当中 MySQL当中自然也不会存在此键值对,所以当大量的请求落在MySQL当中则会导致数据库宕机 解决缓存穿透的方案 可以将查到的...缓存雪崩 和雪崩一样。在这里，就是redis缓存集体大规模集体失效，在高并发情况下突然使得key大规模访问mysql，使得数据库崩掉。...击穿和穿透不同，穿透的意思是想法绕过redis去使得数据库崩掉。而击穿你可以理解为正面刚击穿,这种通常为大量并发对一个key进行大规模的读写操作。
缓存穿透概念 缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向吃就层数据库查询，发现也没有，于是本此查询失败。...当用户很多的时候，缓存没有命中（秒杀）于是都去请求持久层，这会给持久层数据库造成了很大的压力，这时候造成了很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。 ?...缓存空对象 当储存层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个国企时间，之后再访问这个数据将会从缓存中回去，保护了后端数据源； ?...缓存雪崩 概念 缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。 ?...解决方案 redis高可用 这个思想的含义是，既然有可能挂掉，那我们就增加设置几台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。
一：redis雪崩 redis雪崩是指redis在某个时间大量失效，突然造成数据库访问压力急剧增大，像雪崩一样，redis雪崩危害巨大，甚至有可能服务器宕机，给公司造成巨大的经济损失。...缓存穿透 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求。...(key); if (value == null) { //代表缓存值过期 //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db if (redis.setnx(key_mutex..., 1, 3 * 60) == 1) { //代表设置成功 value = db.get(key); redis.set(key, value, expire_secs); redis.del(key_mutex...{ return value; } } 2.设置拦截器，对于不存在得key,进行拦截 三：缓存击穿 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），这时由于并发用户特别多
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
缓存穿透 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。 怎么应对这种情况呢？...但是现在的业务都是分布式的，本地锁没法控制其他服务器也等待，所以要用到全局锁，比如用redis的setnx实现全局锁。...缓存雪崩 缓存雪崩是指大量缓存集中过期，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩，引起数据库压力过大甚至down机。...和缓存击穿不同的是： 缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。。...解决思路要么是分治，划分更小的缓存区间，按区间过期；要么是给每个key的过期时间加个随机值，避免同时过期，达到错峰刷新缓存的目的。
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...用在这边解决缓存穿透问题就是： public String getByKey(String key) { // 通过key获取value String value = redisService.get...解决方案： 方案1、也是像解决缓存穿透一样加锁排队，实现同上; 方案2、建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存; 方案3、设置缓存超时时间的时候加上一个随机的时间长度...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。
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