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

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redis缓存穿透 缓存雪崩的解决方法
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bit...
Redis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。 public object GetProductListNew() {
缓存系列文章--5.缓存穿透问题
转载请注明出处哈:http://carlosfu.iteye.com/blog/2269678     一. <em>缓存</em><em>穿透</em> (请求数据<em>缓存</em>大量不命中):     <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>不命中,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。     例如:下图是一个比较典型的cac...
ReentrantLock实现原理
以下是本篇文章的大纲 1 synchronized和lock 1.1 synchronized的局限性1.2 Lock简介 2 AQS3 lock()与unlock()实现原理 3.1 基础知识3.2 内部结构3.3 NonfairSync 3.3.1 lock() 3.3.2 unlock()3.3.3 小结 3.4 Fai
【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缓存雪崩、缓存穿透、并发问题及解决
把redis作为<em>缓存</em>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)<em>缓存</em>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<em>缓存</em>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<em>缓存</em>的要求是强一致性的,那么请不要使用<em>缓存</em>。我们只能采取合适的策略来降低<em>缓存</em>和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两...
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
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...
缓存击穿问题分析
<em>缓存</em>一般作为RDS的前置组件,将常用的资源<em>缓存</em>,用来减少RDS的读取压力,也是诸多系统常用的一种方案,如果允许访问<em>缓存</em>失败直接访问数据库,然后再将数据回写到<em>缓存</em>中,那么就会存在<em>缓存</em>击穿的问题, <em>缓存</em>击穿:<em>缓存</em>中的数据未被命中,进而请求直接对数据库进行查询,当大量的类似查询瞬间出现,就会出现数据库的压力爆炸甚至引起数据库的雪崩,本质就是一种<em>缓存</em>失效引发的极端问题 如何应对这种情况? 在很多...
JetCache - 通用缓存框架
  JetCache JetCache是由阿里巴巴开源的通用<em>缓存</em>访问框架,如果你对Spring Cache很熟悉的话,请一定花一点时间了解一下JetCache,它更好用。 JetCache提供的核心能力包括: 提供统一的,类似jsr-107风格的API访问Cache,并可通过注解创建并配置Cache实例 通过注解实现声明式的方法<em>缓存</em>,支持TTL和两级<em>缓存</em> 分布式<em>缓存</em>自动刷新,分布式锁 ...
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>
缓存击穿之布隆过滤器bloom Filter实现方式
一、什么是<em>缓存</em>击穿 查询一个在<em>缓存</em>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<em>缓存</em>就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。<em>缓存</em>击穿是黑客攻击系统的常用手段。 二、怎么解决<em>缓存</em>击穿问题? 采用布隆过滤器来实现。 什么是布隆过滤器? 它是一种空间效率极高的概率型算法和数据结构,用于判断一个元素是否在集合中(类似Hashset)。它的核心是一个很长的二进制向量和一系列的hash
缓存失效、穿透、并发、雪崩问题及解决方法
1 <em>缓存</em>失效   引起这个原因的主要因素是高并发下,一般设定一个<em>缓存</em>的过期时间时,并发很高时可能会出在某一个时间同时生成很多的<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,DB可能会压力过重。   处理方法: 将<em>缓存</em>失效时间分散开,不要所以<em>缓存</em>时间长度都设置成特定时长;比如在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这...
redis-缓存穿透缓存雪崩
<em>缓存</em><em>穿透</em> <em>缓存</em>系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力。 如何避免 1.对查询机构为空的情况也进行<em>缓存</em>,<em>缓存</em>的时间设置端一点,或者对该KEY对应的数据insert之后清理<em>缓存</em>。 2.对一定不存在的key进行过滤,可以把所有存在的key放到一个大bitmap中,查询时通过该bitmap过滤。
redis中穿透与雪崩的预防及解决
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>: 认识 <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: 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
redis击穿,穿透,雪崩以及解决方案
1 击穿: 指的是单个key在<em>缓存</em>中查不到,去数据库查询,这样如果数据量不大或者并发不大的话是没有什么问题的。    如果数据库数据量大并且是高并发的情况下那么就可能会造成数据库压力过大而崩溃 注意: 这里指的是单个key发生高并发!!! <em>解决方案</em>:   1) 通过synchronized+双重检查机制:某个key只让一个线程查询,阻塞其它线程      在同步块中,继续判断检查,保证不...
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
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...
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
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
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...
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...
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