推广网站最有效方法,学硬件好还是学软件好,定制网站建设价格,北京装饰公司招聘信息目录 Redis生产问题什么是缓存穿透#xff1f;如何解决缓存穿透#xff1f;什么是缓存击穿#xff1f;如何解决缓存击穿#xff1f;缓存穿透和缓存击穿有什么区别#xff1f;什么是缓存雪崩#xff1f;如何解决缓存雪崩#xff1f; Redis生产问题 什么是缓存穿透#x… 目录 Redis生产问题什么是缓存穿透如何解决缓存穿透什么是缓存击穿如何解决缓存击穿缓存穿透和缓存击穿有什么区别什么是缓存雪崩如何解决缓存雪崩 Redis生产问题 什么是缓存穿透
缓存穿透是指当请求查询数据库中不存在的数据时由于在缓存中也没有该数据导致每次请求都要到数据库查询这可能会对数据库造成巨大压力甚至导致数据库崩溃。
这种情况通常发生在以下场景
恶意攻击攻击者故意请求数据库中不存在的数据导致数据库压力增大。数据误删除当数据库中的数据被删除后缓存中相应的数据没有被删除导致后续请求无法命中缓存直接访问数据库。数据更新当数据库中的数据更新后缓存中的数据没有及时更新导致后续请求无法命中缓存直接访问数据库。
如何解决缓存穿透
在面试中当被问到如何解决缓存穿透问题时你可以从以下几个方面来回答
缓存空对象 策略当数据库中不存在请求的数据时将空结果缓存起来并设置一个较短的过期时间。这样下次相同的请求就会直接命中缓存避免了对数据库的查询。 实现在代码中你可以检查查询结果是否为null如果是则将null值缓存并设置一个较短的TTLTime To Live。
布隆过滤器 策略使用布隆过滤器来预先判断请求的数据是否可能存在于数据库中。如果布隆过滤器判断数据不存在则直接返回不查询数据库。 实现布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构它可以告诉你一个元素是否可能存在于集合中。如果布隆过滤器说元素不存在那么这个元素一定不存在如果它说元素存在那么这个元素可能存在也可能不存在。
限制请求 策略对于某些特定的请求比如请求频率过高的用户或IP可以限制其访问频率防止恶意攻击。 实现可以使用限流算法如令牌桶或漏桶算法来限制请求频率或者使用防火墙规则来限制特定IP的请求。
数据校验 策略在查询数据库之前对请求的数据进行校验确保请求的数据是合法的避免请求不存在的数据。 实现在应用层添加逻辑来校验请求参数确保它们符合预期的格式和范围。
什么是缓存击穿
缓存击穿是指在缓存中某个热点数据在过期或被删除后突然失效导致大量请求同时到达数据库这种我们称为缓存击穿。
缓存击穿的原因是一个备受欢迎的缓存数据突然失效或宕机导致重建缓存时由于是热点Key所以有不断的线程来查和重建缓存导致大量数据请求直接到达数据库。
如何解决缓存击穿
在解决缓存击穿问题时可以采用以下几种策略 设置热点数据永不过期 对于一些极端热点数据可以将其缓存设置为永不过期或者设置一个非常长的过期时间。这样可以避免因为缓存过期导致的缓存击穿问题。不建议使用 使用互斥锁 当缓存失效时使用互斥锁来保证只有一个线程去查询数据库并更新缓存其他线程等待。例如在Java中可以使用ReentrantLock来实现互斥锁。 提前缓存预热 在系统上线前提前将热点数据加载到缓存中避免大量请求同时触发缓存未命中的情况。建议使用 布隆过滤器 使用布隆过滤器预先判断请求的数据是否可能存在于数据库中。如果布隆过滤器判断数据不存在则直接返回不查询数据库。
缓存穿透和缓存击穿有什么区别
缓存穿透和缓存击穿是缓存系统中两种不同的问题它们的主要区别在于 缓存穿透 原因请求查询的数据在数据库中不存在导致缓存中也没有该数据。影响大量请求直接打到数据库增加数据库压力。解决方法缓存空对象、使用布隆过滤器、数据校验等。 缓存击穿 原因缓存中某个热点数据在过期或被删除后突然失效。影响大量请求同时到达数据库可能导致数据库压力过大。解决方法设置热点数据永不过期、使用互斥锁、逻辑过期等。
简而言之缓存穿透是因为请求的数据根本不存在而缓存击穿是因为请求的数据在缓存中突然失效。 两者都可能导致数据库压力增大但原因和解决策略有所不同。
什么是缓存雪崩
缓存雪崩是指在Redis缓存中大量的Key在同一时间过期导致大量的请求同时到达数据库造成数据库压力过大甚至宕机的情况。
缓存雪崩通常发生在以下场景 大量Key同时过期在Redis中设置了大量的Key并且这些Key的过期时间相同或接近当这些Key同时过期时会导致大量的请求同时到达数据库。 缓存服务宕机Redis服务突然宕机导致缓存服务不可用所有的请求都会直接打到数据库上。 缓存数据全为热点数据如果缓存中存储的都是热点数据当缓存服务出现问题时所有的请求都会直接打到数据库上。
如何解决缓存雪崩 分散过期时间 设置不同的过期时间对于缓存的数据设置不同的过期时间避免大量Key同时过期。使用随机数在设置过期时间时给每个Key的过期时间添加一个随机数使得它们不会同时过期。 持久化存储 使用Redis的持久化功能如RDB和AOF确保在Redis重启后能够从磁盘恢复数据减少因缓存服务宕机导致的数据库压力。 高可用缓存集群 部署Redis集群通过主从复制和分片来提供高可用性和扩展性确保缓存服务不会因为单个节点的故障而完全不可用。 限流和降级 限流使用限流算法如令牌桶或漏桶来控制请求的流入速率避免过多请求同时到达数据库。降级在缓存服务不可用时提供降级服务如返回一些静态数据或缓存中已有的旧数据以保证系统的基本可用性。 备用缓存方案 使用本地缓存或其他缓存服务作为备用缓存方案当主缓存服务不可用时可以切换到备用缓存。 预加载缓存 在系统低峰时段预加载可能即将过期的缓存数据确保缓存中的数据始终可用。
