网上做ps赚钱的网站,360°网站标签旋转显示特效,wordpress制作404页面模板,企业网站缺点文章目录 概述解决思路缓存空值键并设置短期 TTL#xff08;生存时间#xff09;使用布隆过滤器 伪代码1. 缓存空值键并设置短期 TTLa. 缓存空值键b. 设置短期 TTL 2. 使用布隆过滤器a. 集成布隆过滤器b. 查询布隆过滤器 进一步优化系统性能的建议 概述
在缓存管理中#x… 文章目录 概述解决思路缓存空值键并设置短期 TTL生存时间使用布隆过滤器 伪代码1. 缓存空值键并设置短期 TTLa. 缓存空值键b. 设置短期 TTL 2. 使用布隆过滤器a. 集成布隆过滤器b. 查询布隆过滤器 进一步优化系统性能的建议 概述
在缓存管理中“Cache Miss Attack” 是一个重要的问题. 说白了就是我们常说的【缓存穿透】。
它指的是一种情况即要获取的数据既不存在于数据库中也没有被缓存。这会导致每个请求最终都会直接访问数据库从而破坏了使用缓存的初衷。
如果一个恶意用户发起大量针对这样的键的查询数据库可能会很容易地被过载.
更多可以访问我之前写的博客 深入理解分布式技术 - 探究缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案 解决思路 缓存空值键并设置短期 TTL生存时间
将空值的键也存储在缓存中并为这些键设置一个较短的生存时间。这可以减少缓存未命中的情况同时避免将大量不存在的键导致频繁的数据库查询。
使用布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构可以快速告诉我们一个元素是否存在于集合中。当收到请求时首先检查布隆过滤器。如果键存在于布隆过滤器中请求会首先访问缓存然后仅在需要时查询数据库。如果键不存在于数据集中说明键既不存在于缓存中也不存在于数据库中。在这种情况下查询将不会命中缓存或数据库层。
这两种策略的结合可以有效地减轻缓存失效带来的性能问题并提高系统的整体效率。 伪代码
1. 缓存空值键并设置短期 TTL
a. 缓存空值键
// 使用缓存库例如Guava Cache
LoadingCacheString, Object cache CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(300, TimeUnit.SECONDS) // 设置缓存项的过期时间.build(new CacheLoaderString, Object() {Overridepublic Object load(String key) throws Exception {// 当缓存项不存在时可以在这里处理空值的情况return null;}});// 在实际使用中将空值键缓存
cache.put(emptyKey, null);b. 设置短期 TTL
Guava Cache 在 expireAfterWrite 中设置了缓存项的过期时间这里设置为 300 秒5 分钟。
2. 使用布隆过滤器
a. 集成布隆过滤器
// 使用Guava的布隆过滤器
BloomFilterString bloomFilter BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()),10000, // 预计元素数量0.001); // 误报率// 在布隆过滤器中添加键
bloomFilter.put(existingKey);b. 查询布隆过滤器
// 伪代码示例
String keyToCheck keyToCheck;if (bloomFilter.mightContain(keyToCheck)) {// Key可能存在于数据集中查询缓存和数据库if (cache.get(keyToCheck, k - null) ! null) {// 返回缓存中的值} else {// 查询数据库并将结果存入缓存}
} else {// Key肯定不存在于数据集中避免查询缓存和数据库// 可以采取一些其他逻辑例如直接返回空值
}这些示例使用了Guava Cache和Guava的布隆过滤器你可以根据你的实际需求选择其他缓存库和布隆过滤器的实现。在实际应用中请确保导入相应的库并根据项目的需求进行调整。 进一步优化系统性能的建议 定期清理过期缓存 实现一个定期任务或后台进程清理过期的缓存键确保缓存中不包含不必要的数据。 监控和日志 部署监控系统以跟踪缓存命中率、缓存大小和布隆过滤器性能。记录缓存失效的事件以便进行故障排除和性能分析。 合理设置布隆过滤器参 根据实际情况调整布隆过滤器的容量和误报率以平衡内存占用和查询性能。 使用分层缓存 将缓存划分为多个层次例如使用内存缓存和持久性缓存。这可以提高系统的整体灵活性和性能。 实现异步加载 在缓存未命中时可以考虑异步加载数据并更新缓存以减少请求的响应时间。 优化数据库查询 确保数据库查询是高效的可以使用索引、查询优化和数据库缓存来提高查询性能。 负载均衡 使用负载均衡策略确保系统的负载分布均匀避免单一节点的过载。 缓存预热 在系统启动或服务扩展时预先将一些常用的数据加载到缓存中以减少缓存未命中的概率。 错误处理和恢复机制 实现有效的错误处理和系统恢复机制以应对意外故障和异常情况。
这些建议综合考虑可以进一步提高系统的性能和稳定性。在实施这些优化时请根据具体情况谨慎调整参数和策略以确保系统的可维护性和可扩展性。
