[推荐] 缓存穿透解决方案 [问题点数:200分,结帖人gongyali2005]

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有关数据缓存(简述数据穿透及异步操作)
业务数据中数据<em>缓存</em>是怎样设计的 ?并发及异步处理怎么实现的?(简述数据<em>穿透</em>及异步操作)<em>缓存</em><em>穿透</em>、<em>缓存</em>并发、热点<em>缓存</em>之最佳招式2018年06月20日 16:29:59一、前言我们在用<em>缓存</em>的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题:<em>缓存</em><em>穿透</em><em>缓存</em>并发<em>缓存</em>失效<em>缓存</em><em>穿透</em>imgimgimg注:上面三个图会有什么问题呢?我们在项目中使用<em>缓存</em>通常都是先检查<em>缓存</em>中是否存在,如果存在...
缓存穿透缓存雪崩,缓存击穿 解决方案
一 、<em>缓存</em><em>穿透</em> 一个数据在<em>缓存</em>中查不到,每次发起请求就会反复去DB里查,失去了<em>缓存</em>的意义。 如果这个不存在的数据被黑客发现,对应用发起攻击,这就是漏洞。 <em>缓存</em><em>穿透</em><em>解决方案</em> 1 布隆过滤器 原理 布隆过滤器(Bloom Filter)的核心实现是一个超大的位数组和几个哈希函数。假设位数组的长度为m,哈希函数的个数为3,假设集合里面有3个元素{x, y, z}。首先将位数组每个位都初始化为0。对于集合...
缓存穿透缓存雪崩 及解决办法
什么是<em>缓存</em><em>穿透</em>? 一般的<em>缓存</em>系统,都是按照key去<em>缓存</em>查询,如果不存在对应的value,就应该去后端系统查找(比如DB)。如果key对应的value是一定不存在的,并且对该key并发请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做<em>缓存</em><em>穿透</em>。应用场景:查询一个必然不存在的数据。比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响。  如何避免?
缓存穿透缓存雪崩,缓存击穿的解决方案
<em>缓存</em><em>穿透</em>,<em>缓存</em>击穿,<em>缓存</em>雪崩<em>解决方案</em>设计一个<em>缓存</em>系统,不得不考虑到的问题是:<em>缓存</em><em>穿透</em>、<em>缓存</em>击穿与失效时的雪崩效应。一、<em>缓存</em><em>穿透</em>(查询一定不存在的数据时发生的问题)<em>缓存</em><em>穿透</em>是指-----查询一个一定不存在的数据,由于<em>缓存</em>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时则不写入<em>缓存</em>,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<em>缓存</em>的意义。在流量大时,可能数据库就挂掉了,要是...
缓存穿透缓存击穿,缓存雪崩解决方案
<em>缓存</em><em>穿透</em> <em>缓存</em><em>穿透</em>是指查询一个一定不存在的数据,由于<em>缓存</em>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<em>缓存</em>,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<em>缓存</em>的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。 <em>解决方案</em> 有很多种方法可以有效地解决<em>缓存</em><em>穿透</em>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...
缓存失效时防止穿透DB的策略
下面以查询业务中<em>缓存</em>使用为例来说明: 1 我们平时写程序时一般按照如下流程来使用<em>缓存</em> 根据上面的流程,当<em>缓存</em>中没有数据A或A失效时,如果在高峰期,可能会出现所有的压力压到DB,导致DB变慢,从而导致所有涉及到db的业务变慢,甚至引起服务挂掉。 2 改进的流程如下: 改进的地方使用了redis,其思想在于先去设置一个kv对,如果该kv对已经存在,则说明
关于缓存雪崩和缓存穿透等问题
<em>缓存</em>雪崩   <em>缓存</em>雪崩是由于原有<em>缓存</em>失效(过期),新<em>缓存</em>未到期间。所有请求都去查询数据库,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。   (1) 碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的<em>解决方案</em>是加锁排队。 [java] view plain copy   publ
高并发下,如何防止缓存被“击穿”
对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑另外一个问题:<em>缓存</em>被“击穿”的问题。   /** * 启用新的get方法,防止<em>缓存</em>被“击穿” * &amp;lt;p&amp;gt; * 击穿 :<em>缓存</em>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<em>缓存</em>过期一般都...
Redis缓存击穿
上一篇文章中,已经对布隆过滤器的原理以及使用进行了讲解,那么现在说一下redis<em>缓存</em>击穿的问题以及解决方法。redis<em>缓存</em>击穿:    查询一个必然不存在的数据。比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响。解决办法:    将数据库中所有的查询条件,放到布隆过滤器中。当一个查询请求来临的时候,先经过布隆过滤器进行检查,如果请求存在这个条件中,那么...
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是单线程的以及Redis为什么这么快!》,今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题:<em>缓存</em>雪崩、<em>缓存</em><em>穿透</em>、<em>缓存</em>预热、<em>缓存</em>更新、<em>缓存</em>降级等概念的入门及简单<em>解决方案</em>。 一、<em>缓存</em>雪崩 <em>缓存</em>雪崩我们可以简单的理解为:由于原有<em>缓存</em>失效,新<em>缓存</em>未到期间(例如:我们设置<em>缓存</em>时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的<em>缓存</em>过期),所有原本应该访问<em>缓存</em>的请求都去查询...
redis 缓存穿透缓存血崩及其解决办法?
<em>缓存</em><em>穿透</em> <em>缓存</em>查询一般都是通过key去查找value,如果不存在对应的value,就要去数据库中查找。如果这个key对应的value是一定不存在的,并且对该key并发请求很大,就会对数据库产生很大的压力,这就叫<em>缓存</em><em>穿透</em> <em>解决方案</em>:如果一个查询返回的结果为空,仍然对空结果进行<em>缓存</em>; 对一定不存在的key进行过滤,将这些key放到一个map中,查询时将这个map过滤; <em>缓存</em>雪崩 当<em>缓存</em>服务器重启或者大...
高并发下缓存穿透原理
请求1      Niginx    应用1   (pool)连接池不会设置太大请求2 ----------&amp;gt;  应用2  --------------------------------&amp;gt; cache (主要是读操作)----&amp;gt; DB(硬盘)请求3                    应用3cache是减轻DB压力。放在应用服务器的内存中。查询是可以存在并发的,写数据是不能有...
Redis 高并发下的,缓存穿透
下面这段代码 如果1W个人同时访问的话,  从redis 拿 allUser 时, userList为空时,那么1W个人都要进入if判断语句,查询数据库,数据库压力承受不住 package com.tb.service; import com.tb.dao.TUserMapper; import com.tb.pojo.TUser; import org.springframework.da...
双重检测同步锁---防止Redis缓存穿透
<em>缓存</em><em>穿透</em>: 注: 上面三个图会有什么问题呢? 我们在项目中使用<em>缓存</em>通常都是先检查<em>缓存</em>中是否存在,如果存在直接返回<em>缓存</em>内容,如果不存在就直接查询数据库然后再<em>缓存</em>查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在<em>缓存</em>中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样<em>缓存</em>就失去了意义,在流量大时,可能DB就挂掉了。 那这种问题有什么好办法解决呢? 要是有人利用不
Redis穿透与雪崩的预防与解决方案
文章目录<em>缓存</em><em>穿透</em>概念<em>解决方案</em>方案一方案二<em>缓存</em>雪崩概念<em>解决方案</em>方案一方案二方案三方案四<em>缓存</em>击穿概念<em>解决方案</em>方案一方案二 <em>缓存</em><em>穿透</em> 概念 <em>缓存</em><em>穿透</em>是指查询一个一定不存在的数据,由于<em>缓存</em>不会命中,需要从数据库查询,查不到数据则不写入<em>缓存</em>,这将导致这个不存在的数据每次请求都去数据库查询,造成<em>缓存</em><em>穿透</em>。 <em>解决方案</em> 方案一 对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层进行校验,若不符合查询条件则丢弃。或者...
缓存失效,导致高并发穿透DB的几种解决思路
其实,这个场景几乎每个程序员都会接触到,但是还是有很多程序员对这种思路没有好的办法,下面我再整理下之前收集到的资料,重新发下。由于该文章转载很多,找不到准确出处。如有侵权,请联系我。   当<em>缓存</em>失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升,这种现象我们称之为<em>缓存</em><em>穿透</em>。 这篇blog主要是探讨如何在<em>缓存</em>将要失效时,及时地更新<em>缓存</em>,而不是如何在<em>缓存</em>失效之后,如何防止高并发的
memcache 缓存穿透的问题
首先先了解下分布式锁先看这个链接 http://blog.csdn.net/lihao21/article/details/49104695 后续我会再把zookeeper的分布式锁总结下 <em>缓存</em>指的就是memache,我们为了加快访问速度,会经常在memache存放大量数据吧。这些数据我们都会设置个有效期的。应用程序会有访问高峰期的,比如在高峰期之前,memache大量数据早就自
Java双检锁防止Redis缓存穿透(模板方法设计模式)
在高并发项目中,为了缓解数据库查询压力,通常会引入Redis等非关系型数据库作为<em>缓存</em>。 查询数据的一般步骤为: step1、查询<em>缓存</em>。 step2、判断是否为空。 如果不为空: step3、返回查询结果。 如果为空: step3、查询数据库(数据库没有Redis性能高,通常会有一两秒的延迟,假设2秒)。 step4、更新Redis<em>缓存</em>...
【并发编程】java 如何解决redis缓存穿透缓存雪崩(高性能示例代码)
【<em>缓存</em>击穿】 1、<em>缓存</em><em>穿透</em>是怎么来的? 由于Redis有一定的命中概率,大量请求进来发现Redis中并没有相关数据,从而直接访问数据库服务,致使器宕机; <em>解决方案</em>: package com.cn.seesun2012.cache; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.Lock; impor...
redis之缓存穿透问题
客户端请求的数据在<em>缓存</em>层中不存在时,会去DB中查找,查找到对应结果之后,返回给客户端, 但是若在一段时间存在大量的请求在<em>缓存</em>中不命中,那么大量的请求就会施加在DB层面,可能引起DB的连接异常 如下图: <em>缓存</em><em>穿透</em>可能是由于业务代码自身引起的,也可能是恶意的攻击等等引起的。 <em>缓存</em><em>穿透</em>的解决办法: (1)<em>缓存</em>空对象: 当客户端请求的<em>缓存</em>不被命中,若DB中也不存在时,就对该<em>缓存</em>进行<em>缓存</em>空对...
缓存穿透缓存雪崩的预防和解决-Redis
Redis:<em>缓存</em><em>穿透</em>和<em>缓存</em>失效的预防和解决<em>缓存</em><em>穿透</em>:场景:     <em>缓存</em><em>穿透</em>是指查询一个一定不存在的数据,由于<em>缓存</em>是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入<em>缓存</em>,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,造成<em>缓存</em><em>穿透</em>。<em>解决方案</em>:1、对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃。还有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
SpringBoot 集成redis 缓存穿透
SpringBoot 集成redis <em>缓存</em><em>穿透</em>   redis<em>缓存</em> 用户在访问数据查询数据时候,第一次查询到则存到数据库存储到redis,以后查询直接去redis查询! 我们先看下面代码,然后做个小测验。 public User selectByPrimaryKey(Integer id) { //查询<em>缓存</em> User user = (User) ...
Redis雪崩、穿透、热点key等优化
一、<em>缓存</em>Redis做<em>缓存</em>是最常见的应用场景。客户端请求在<em>缓存</em>层命中就直接返回,如果miss就去读取存储层,存储层读取到就写入<em>缓存</em>层,然后再返回到客户端。 优点: 加速读写 降低后端负载 缺点: 数据的不一致性 代码维护成本 运维成本二、<em>缓存</em><em>穿透</em>优化 然而<em>缓存</em>可能会遇到这种问题:请求cache拿不到数据,就会去存储层拿,都拿不到时,返回空值(可能会返回大量空值)。或者代码有问题,拿不到
SpringCloud整合Redis高并发下缓存穿透问题
采用线程同步锁解决   public /*synchronized*/ List&amp;lt;Department&amp;gt; findAll(){ List&amp;lt;Department&amp;gt; deparments = departmentRedis.getList(&quot;mysql:findAll:deparment&quot;); //并发条件下存在<em>缓存</em><em>穿透</em>的问题 //双重检测 ...
再谈缓存穿透、数据一致性和最终一致性问题
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMzg1ODcwMw==&mid=2247487343&idx=1&sn=6a5f60341a820465387b0ffcf48ae85b&chksm=96c9b90fa1be3019fd459f7dd1544818239bde299eb38c2a21c0c31ee5322b7db4aa6ef98bd3&mpshare=1&
多线程解决缓存穿透问题
<em>缓存</em><em>穿透</em>: 所谓的<em>缓存</em><em>穿透</em>,简单来讲就是查询某些不存在的key时,<em>缓存</em>和数据库查询结果都为空,而空的结果又不被<em>缓存</em>起来,而导致每次查询都去请求数据库层的情况。如果接口的并发足够大,那么同时有N多线程直接访问数据库的压力可想而知。 解决思路: 如果<em>缓存</em>未命中,那么只有一个线程访问数据库。示例代码如下: package com.primer.demo.util; import java.ut...
滚动穿透问题完美解决方案
滚动<em>穿透</em>:简单的说,滚动<em>穿透</em>就是弹层中有滚动时,滚动弹层滚动条背景下面内容也会滚动; 目标:弹层滚动时,背景下面内容不会滚动,弹出层关闭后页面的滚动位置仍在原处不会丢失! 下面这段代码直接引用,看效果; &amp;lt;!DOCTYPE html&amp;gt; &amp;lt;html lang=&quot;zh-CN&quot; &amp;gt; &amp;lt;head&amp;gt; &amp;lt;meta charset=&quot;utf-8&quot;&amp;gt; &amp;lt;
Redis缓存穿透、雪崩、热Key问题
高并发的情况会给系统带来很高的访问流量,这就给存储这些热点信息的Redis数据造成了一些压力。 热key问题及<em>解决方案</em> 产生原因 用户消费的数据远大于生产的数据 (热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播)等。 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如某明星突然宣布恋情,导致某新闻点击量瞬间变大,请求远超过对数据的写入。就会造成热数据问题。 我们 一般采用<em>缓存</em> + 过期时间的策略来帮助我们加...
缓存击穿,穿透,雪崩解决方案
转载:https://blog.csdn.net/kongtiao5/article/details/82771694
缓存穿透、并发和失效解决方案
<em>缓存</em><em>穿透</em>、并发和失效<em>解决方案</em>
业务层面缓存穿透解决方案
网上有一些关于<em>缓存</em><em>穿透</em>和<em>缓存</em>雪崩的<em>解决方案</em>,无非是:       1.如果查询数据为null,则把null进行<em>缓存</em>       2.使用布隆过滤器   先来说说<em>缓存</em><em>穿透</em>的概念:我们在项目中使用<em>缓存</em>通常都是APP先检查<em>缓存</em>中是否存在,如果存在直接返回<em>缓存</em>内容,如果不存在就直接查询数据库然后再<em>缓存</em>查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在<em>缓存</em>中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB...
redis缓存穿透之setnx使用场景
    随着业务的增长,请求并发的增大。很多公司在业务场景中会增加<em>缓存</em>策略,而<em>缓存</em>用的最多的也就是redis了。    今天我们来说一下<em>缓存</em><em>穿透</em>,我们<em>缓存</em>一般是有时效性的,一定的生命周期过去之后就会消失,一般的系统不会设置永久性的存储,这时候就会遇到一个问题,要么就是主动刷新<em>缓存</em>,要么就是程序被动刷新<em>缓存</em>。    事实证明很多程序当中很少主动刷新因为你要去写脚本,定时去刷新数据,这样的话代价比较大...
redis缓存穿透缓存雪崩及解决方案
概念就不再赘述了。 参考:https://blog.csdn.net/zx711166/article/details/82469674 <em>缓存</em><em>穿透</em> 引发原因 在查询一个一定不存在的数据,由于<em>缓存</em>是不命中时被动写入,并且处于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入<em>缓存</em>,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,<em>缓存</em>层失去意义。 当在大流量流入时,可能因为频繁访问存储层导致DB直接宕...
缓存穿透、击穿、数据一致性解决方案
一、<em>缓存</em>雪崩 大量的key设置了相同的过期时间,导致在<em>缓存</em>在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。 <em>解决方案</em>: 1.<em>缓存</em>时间设置随机值,尽量让失效时间点均匀分布 2.在<em>缓存</em>失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写<em>缓存</em>的线程数量 3.做二级<em>缓存</em>,或者双<em>缓存</em>策略。A1为原始<em>缓存</em>,A2为拷贝<em>缓存</em>,A1失效时,可以访问A2,A1<em>缓存</em>失效时间设置为短期,A2设置为长期 4.Redis可...
(4)缓存穿透问题的解决方案
问题:<em>缓存</em>中没有这样的数据,数据库中也没有这样的数据。由于<em>缓存</em>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<em>缓存</em>,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<em>缓存</em>的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。 方案:(1)布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大...
分布式-缓存穿透 、雪崩
一、<em>缓存</em><em>穿透</em>预防及优化 <em>缓存</em><em>穿透</em>是指查询一个根本不存在的数据,<em>缓存</em>层和存储层都不会命中,但是出于容错的考虑,如果从存储层查不到数据则不写入<em>缓存</em>层,如图 11-3 所示整个过程分为如下 3 步: 1.<em>缓存</em>层不命中 2.存储层不命中,所以不将空结果写回<em>缓存</em> 3.返回空结果 <em>缓存</em><em>穿透</em>将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了<em>缓存</em>保护后端存储的意义。 <em>缓存</em><em>穿透</em>模型 <em>缓存</em><em>穿透</em>...
Redis系列十:缓存雪崩、缓存穿透缓存预热、缓存更新、缓存降级
一、<em>缓存</em>雪崩<em>缓存</em>雪崩我们可以简单的理解为:由于原有<em>缓存</em>失效,新<em>缓存</em>未到期间(例如:我们设置<em>缓存</em>时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的<em>缓存</em>过期),所有原本应该访问<em>缓存</em>的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。<em>缓存</em>正常从Redis中获取,示意图如下:<em>缓存</em>失效瞬间示意图如下:<em>缓存</em>雪崩的<em>解决方案</em>:(1)碰到这种情况...
常见的Redis架构设计缺陷 - 缓存穿透
什么是<em>缓存</em><em>穿透</em> 所谓的<em>缓存</em><em>穿透</em>,简单来讲就是查询某些不存在的key时,<em>缓存</em>和数据库查询结果都为空,而空的结果又不被<em>缓存</em>起来,而导致每次查询都去请求数据库层的情况。 过程: <em>缓存</em>不命中,进而导致每次查询都去查询数据库,<em>缓存</em>也就失去了作用,通常表现为服务器负载迅速上升,严重时可能直接宕机。 常见场景 日常网站开发中,我们通常会将一些访问频繁的页面<em>缓存</em>起来,比如文章详情页、商品详情页等,而...
缓存穿透以及缓存雪崩解决方案分析
<em>缓存</em><em>穿透</em><em>缓存</em><em>穿透</em>是指查询一个一定不存在的数据,由于<em>缓存</em>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<em>缓存</em>,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<em>缓存</em>的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。<em>解决方案</em>有很多种方法可以有效地解决<em>缓存</em><em>穿透</em>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...
缓存穿透缓存雪崩的四种解决方案
前言 设计一个<em>缓存</em>系统,不得不要考虑的问题就是:<em>缓存</em><em>穿透</em>、<em>缓存</em>击穿与失效时的雪崩效应。 <em>缓存</em><em>穿透</em> <em>缓存</em><em>穿透</em>是指查询一个一定不存在的数据,由于<em>缓存</em>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<em>缓存</em>,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<em>缓存</em>的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。 <em>解决方案</em> 有很多种方法...
缓存穿透与热点缓存等问题的解决方案
不管我们使用的哪种<em>缓存</em>产品,基本上都会遇到<em>缓存</em>击穿、<em>缓存</em>失效以及热点key的问题。一旦出现上述问题,如洪水般的请求会涌向后台DB服务器,轻则应用迟缓,重则整个应用系统瘫痪。 1- <em>缓存</em>并发更新控制 一个共享<em>缓存</em>失效后,接下来有多个线程尝试从后台数据库服务器获取数据来更新<em>缓存</em>时,因为只需要一个线程完成从数据库中取数据然后在放在<em>缓存</em>内即可,然后其他线程再...
springboot下redis高并发下的缓存穿透
@RequestMapping(&quot;/getClass/{id}&quot;) public @ResponseBody String getClassesById(@PathVariable(&quot;id&quot;) Integer id){ RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeyS...
【Redis】缓存穿透缓存雪崩、缓存预热、缓存降级
<em>缓存</em><em>穿透</em> <em>缓存</em>雪崩 环迅预热 <em>缓存</em>降级
spring boot redis 热点缓存 缓存穿透 缓存雪崩处理
下列问题均在高并发下才会产生 热点<em>缓存</em> : <em>缓存</em>过期时,如果过个请求同时到达,就会查询多次数据库。解绝办法。 处理办法:双重检测机制。 <em>缓存</em><em>穿透</em> : 查询数据库中不存在的值,<em>缓存</em>中也不存在,导致每次请求都会去查询数据库,浪费资源。 处理办法:如果数据库查询为空,依然给<em>缓存</em>中设置一个默认值,二次访问时,就不会浪费数据库资源。 <em>缓存</em>雪崩处理:<em>缓存</em>集中过期,或者<em>缓存</em>服务器宕机,导致大量请求访问数据库,造...
高并发下的缓存一致性,并发,穿透问题
<em>缓存</em>在高并发场景下的常见问题 <em>缓存</em>一致性问题 当数据时效性要求很高的时候,需要保证<em>缓存</em>中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证<em>缓存</em>节点和副本中的数据也要保持一致,不能出现差异现象。这样就比较依赖<em>缓存</em>的过期和更新策略。一般会在数据库发生更改的时候,主动更新<em>缓存</em>中的数据或者移除对应的<em>缓存</em>。 更新数据库成功—&amp;amp;amp;amp;gt;更新<em>缓存</em>失败—数据不一致 更新<em>缓存</em>成功—&amp;amp;amp;amp;gt;更新数据库失败—数据不一致 更...
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