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一、缓存穿透
1、概念
解决方案
#xff08;1#xff09;布隆过滤器
(2)、缓存空对象
二、缓存雪崩
1、概念
解决方案
#xff08;1#xff09;redis高可用
#xff08;2#xff09;限流降级
#xff08;3#xff09;数据预热 一、缓存穿透
1、概念 缓…目录
一、缓存穿透
1、概念
解决方案
1布隆过滤器
(2)、缓存空对象
二、缓存雪崩
1、概念
解决方案
1redis高可用
2限流降级
3数据预热 一、缓存穿透
1、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。 注意: 缓存穿透和缓存击穿的区别缓存击穿是指一个key非常热点在不停的扛着大并发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。 为了避免缓存穿透其实有很多种解决方案。下面介绍几种。
解决方案
1布隆过滤器 布隆过滤器是一种数据结构垃圾网站和正常网站加起来全世界至少也有几十亿个。网警要过滤这些垃圾网站总不能到数据库里面一个一个去比较吧这就可以使用布隆过滤器。假设我们存储一亿个垃圾网站地址。 可以先有一亿个二进制比特然后网警用八个不同的随机数产生器F1,F2, …,F8 产生八个信息指纹f1, f2, …, f8。接下来用一个随机数产生器把这八个信息指纹映射到 1 到1亿中的八个自然数 g1, g2, …,g8。最后把这八个位置的二进制全部设置为一。过程如下 有一天网警查到了一个可疑的网站想判断一下是否是XX网站首先将可疑网站通过哈希映射到1亿个比特数组上的8个点。如果8个点的其中有一个点不为1则可以判断该元素一定不存在集合中。 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。 (2)、缓存空对象 当存储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过期时间之后再访问这个数据将会从缓存中获取保护了后端数据源 但是这种方法会存在两个问题 如果空值能够被缓存起来这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键因为这当中可能会有很多的空值的键 即使对空值设置了过期时间还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致这对于需要保持一致性的业务会有影响。
二、缓存雪崩
1、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
1redis高可用 这个思想的含义是既然redis有可能挂掉那我多增设几台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。
2限流降级 这个解决方案的思想是在缓存失效后通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存其他线程等待。
3数据预热 数据加热的含义就是在正式部署之前我先把可能的数据先预先访问一遍这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key设置不同的过期时间让缓存失效的时间点尽量均匀。
希望能够帮助到大家
