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

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红花 2004年4月 VB大版内专家分月排行榜第一
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缓存穿透、击穿、以及雪崩问题的解决方案
<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...
缓存穿透缓存失效的预防和解决
一.<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>。 解决办法: 1.布隆过滤 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中,一个一定不存在的数据会被
缓存雪崩及其解决方案
问题<em>缓存</em>雪崩:           <em>缓存</em>服务器挂掉,或者热点<em>缓存</em>失效,导致大量的请求访问DB数据库,导致数据库连接不够用或数据库处理不过来,从而导致系统不可用。     类比<em>缓存</em>击穿:                <em>缓存</em>雪崩产生的原因--<em>缓存</em>曾经存在,只是失效或者<em>缓存</em>服务器挂掉                而<em>缓存</em>击穿,是指访问<em>缓存</em>中必然不存在的数据,故意绕过<em>缓存</em>,直接访问数据库导致的...
redis 锁机制实现防穿透
参考 http://huoding.com/2015/09/14/463/comment-page-2 http://www.open-open.com/lib/view/open1419576824109.html
如何使用bloomfilter构建大型Java缓存系统
背景 在如今的软件当中,<em>缓存</em>是解决很多问题的一个关键概念。你的应用可能会进行CPU密集型运算。你当然不想让这些运算一边又一边的重复执行,相反,你可以只执行一次, 把这个结果放在内存中作为<em>缓存</em>。有时系统的瓶颈在I/O操作上,比如你不想重复的查询数据库,你想把结果<em>缓存</em>起来,只在数据发生变化时才去数据查询来更新<em>缓存</em>。 与上面的情况类似,有些场合下我们需要进行快速的查找来决定如何处理新来的请求
应对缓存击穿的解决方法
一.什么样的数据适合<em>缓存</em>? 分析一个数据是否适合<em>缓存</em>,我们要从访问频率、读写比例、数据一致性等要求去分析.  二.什么是<em>缓存</em>击穿 在高并发下,多线程同时查询同一个资源,如果<em>缓存</em>中没有这个资源,那么这些线程都会去数据库查找,对数据库造成极大压力,<em>缓存</em>失去存在的意义.打个比方,数据库是人,<em>缓存</em>是防弹衣,子弹是线程,本来防弹衣是防止子弹打到人身上的,但是当防弹衣里面没有防弹的物
如何解决高并发下缓存被击穿的问题
分析在高并发下如何解决cache的热点问题。我们需要合理设计key的hash规则,合理设计value的值大小,避免出现网络堵塞、热点key打满的问题
缓存穿透缓存雪崩的解决方案
知乎上的一篇   CSDN的讨论
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...
缓存击穿,缓存失效造成问题的解决方案
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 一、<em>缓存</em><em>穿透</em> Paste_Image.png Paste_Image.png Paste_Image.png 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
最全面的缓存架构设计(全是干货)
最全面的<em>缓存</em>架构设计(全是干货)程序员的日常那些事 2018-05-07 17:53:401:<em>缓存</em>技术和框架的重要性互联网的一些高并发,高性能的项目和系统中,<em>缓存</em>技术是起着功不可没的作用。<em>缓存</em>不仅仅是key-value的简单存取,它在具体的业务场景中,还是很复杂的,需要很强的架构设计能力。我曾经就遇到过因为<em>缓存</em>架构设计不到位,导致了系统崩溃的案例。2:<em>缓存</em>的技术方案分类1)是做实时性比较高的那块数...
缓存雪崩与穿透解决方案
<em>缓存</em>雪崩与<em>穿透</em><em>解决方案</em>
如何解决缓存穿透问题
<em>解决方案</em>: 1、直接在方法上加锁; 2、方法内部使用双重检测锁。
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
通用数据缓存设计方案
随着redis等内存数据库的流行,大多数应用及系统均开始采用redis集群作为系统的<em>缓存</em>方案,用来减少数据库的压力,增加应用并发及响应速度。前端页面的<em>缓存</em>暂不做探讨,主要是针对后端服务的数据<em>缓存</em>。 数据<em>缓存</em>的分类及特点 常规涉及的数据<em>缓存</em>大致可以从以下三个方面进行分类:生命周期、时效性、复杂度; 数据<em>缓存</em>根据生命周期分类主要分为:长期、中期、短期三类,主要作用及特
缓存使用及优化方案
<em>缓存</em>使用及优化方案 关于<em>缓存</em> 在计算机技术里,大家对于<em>缓存</em>一词肯定不陌生,CPU有<em>缓存</em>、数据库有<em>缓存</em>、静态资源<em>缓存</em>CDN、Redis等等; 在这里我们谈的主要是服务器<em>缓存</em>技术,服务端性能优化,最常用的手段就是<em>缓存</em>; 一般来说,<em>缓存</em>作用是把 热数据/结果数据 存放在读取速度更快的地方(内存),使程序可以节省大量读取时间,从而更快速地加载处理; <em>缓存</em>主要分为本地<em>缓存</em>和远程<em>缓存</em>两种; 本...
缓存三大问题及解决方案
转载自:<em>缓存</em>三大问题及<em>解决方案</em> 1. <em>缓存</em>来由 随着互联网系统发展的逐步完善,提高系统的qps,目前的绝大部分系统都增加了<em>缓存</em>机制从而避免请求过多的直接与数据库操作从而造成系统瓶颈,极大的提升了用户体验和系统稳定性。 2. <em>缓存</em>问题 虽然使用<em>缓存</em>给系统带来了一定的质的提升,但同时也带来了一些需要注意的问题。 2.1 <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,因为<em>缓存</em>中也无该数据的...
几种缓存方案的实现
ASimpleCache,sharedPreferances
分布式缓存设计的一些思考
分布式<em>缓存</em>设计的思考和改善。
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
获取缓存时处理缓存穿透
package com.eplusing.cache;import java.util.Date;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.apache.commons.lang.time.DateUtils;import com.aliba...
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...
Redis系列(二)--缓存设计(整表缓存以及排行榜缓存方案实现)
抱歉,其实这篇应该几天前就出的,不过在这个项目中的lucene加载出bug了(虽然还没解决,但<em>缓存</em>的先记录下来,发出给大家)。今天是两个<em>缓存</em>方案的介绍,排行榜<em>缓存</em>以及整表<em>缓存</em>!!!
缓存方案之Redis
Redis是Remote Dictionary Server(Redis) 的缩写,或许光听名字你就能猜出它大概是做什么的。不错,它是一个由Salvatore Sanfilippo编写的key-value存储系统,是一个使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型的Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
中央缓存结合本地缓存-本地缓存数据刷新方案
互联网应用通常都需要应付大并发量,为了提高QPS,通常会使用中央<em>缓存</em>(例如memcache)和本地<em>缓存</em>的方式。请求先经过本地<em>缓存</em>,如果不命中,则请求<em>穿透</em>到中央<em>缓存</em>,如果还是不命中,则会直接查询数据库,并把查询到的数据刷新到中央<em>缓存</em>中。如果采用这种方式的话,必须要解决一个问题,如何刷新本地<em>缓存</em>的数据。 每个应用中都提供一个刷新接口 之前参与过的一个项目,应用的部署图大概如下: ...
缓存缓存中常见的4种问题分析以及解决方案
由于最近要准备换工作,同时最近在“Redis中国用户组”上关注了一系列Redis的活动,想要总结一下,Redis当做<em>缓存</em>使用过程中的一些常见问题。一、前提      1.文中相关术语     (1)<em>缓存</em>命中:       终端用户访问加速节点时,如果该节点有<em>缓存</em>住了要被访问的数据时就叫做命中,如果没有的话需要回原服务器取,就是没有命中。(百科)     (2)过期时间:       EXPIRE,
介绍缓存的基本概念和常用的缓存技术
摘要: 介绍<em>缓存</em>的基本概念和常用的<em>缓存</em>技术,给出了各种技术的实现机制的简单介绍和适用范围说明,以及设计<em>缓存</em>方案应该考虑的问题(共17页)1         概念1.1   <em>缓存</em>能解决的问题· 性能——将相应数据存储起来以避免数据的重复创建、处理和传输,可有效提高性能。比如将不改变的数据<em>缓存</em>起来,例如国家列表等,这样能明显提高web程序的反应速度;· 稳定性——同一个应用中,对同一数据、逻辑功能和用
高并发架构技术|缓存失效、缓存穿透问题 PHP 代码解决
出处:https://mp.weixin.qq.com/s/jy1q3OnbANEmQR750f0S6Q 问题描述 <em>缓存</em>失效:   引起这个原因的主要因素是高并发下,我们一般设定一个<em>缓存</em>的过期时间时,可能有一些会设置5分钟啊,10分钟这些;并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的<em>缓存</em>,并且过期时间在同一时刻,这个时候就可能引发——当过期时间到后,这些<em>缓存</em>同时失效,请求全部转发到DB...
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