Redis中缓存穿透/击穿/雪崩问题和解决方法

目录 1. 简介 2. 缓存穿透 2.1描述 2.2 解决方案 3. 缓存击穿 3.1 描述 3.2 解决方案 4. 缓存雪崩 4.1 描述 4.1 解决方案 5. 布隆过滤器 5.1 描述 5.2 数据结构 5.3 "一定不在集合中" 5.4 "可能在集合中" 5.5 "删除困难" 5.6 为什么不使用HashMap呢? 1. 简介 如图所示,一个正常的请求 1.客户端请求张铁牛的博客. 2.服务首先会请求redis,查看请求的内容是否存在.

目录 前言 缓存雪崩 解决方案 缓存击穿 解决方案 缓存穿透 解决方案 布隆过滤器(Bloom Filter) 什么是布隆过滤器 位图(Bitmap) 哈希碰撞 布隆过滤器的2大特点 fpp 布隆过滤器的实现(Guava) 布隆过滤器的如何删除 带有计数器的布隆过滤器 总结 前言 在我们日常开发中,Redis使用场景最多的就是作为缓存和分布式锁等功能来使用,而其用作缓存最大的目的就是为了降低数据库访问.但是假如我们某些数据并不存在于Redis当中,那么请求还是会直接到达数据库,而一旦在同一时间大

目录 缓存问题 1. 缓存穿透---查不到 解决方案 2. 缓存击穿---量太大,缓存过期 解决方案 3. 缓存雪崩 解决方案 缓存问题 1. 缓存穿透---查不到 缓存穿透是指用户想查询一个数据,发现Redis中没有,也就是缓存没有命中,就向持久性数据库发起查询,发现数据库也没有这个数据,于是查询失败了. 当用户请求很多的情况下,缓存没有命中,数据库也没有数据,会给数据库造成很大的压力,这就是缓存穿透. 解决方案 第一种解决方案:使用布隆过滤器 使用布隆过滤器之后,将存储的数据放入布隆过滤器中

目录 前言 一.缓存穿透 二.缓存击穿 三.雪崩现象 总结 前言 本文主要阐述redis中的三种现象 1.缓存穿透 2.缓存击穿 3.雪崩现象 本文主要说明本人对三种情况的理解,如果需要知道redis基础请查看其他博客,加油! 一.缓存穿透 理解:何为缓存穿透,先要了解穿透,这样有助于区分穿透和击穿,穿透就类似于伤害一点一点的累计,最终打到穿透的目的,类似于射手,一下一下普通攻击,最终杀死对方,先上图 先来描述一下缓存穿透的过程: 1.由于我们取数据的原则是先查询redis上,如果redis上有

目录 1.简介 2.缓存穿透 2.1描述 2.2解决方案 3.缓存击穿 3.1描述 3.2解决方案 4.缓存雪崩 4.1描述 4.1解决方案 5.布隆过滤器 5.1描述 5.2数据结构 5.3"一定不在集合中" 5.4"可能在集合中" 5.5"删除困难" 5.6为什么不使用HashMap呢? 1. 简介 如图所示,一个正常的请求 1.客户端请求张铁牛的博客. 2.服务首先会请求redis,查看请求的内容是否存在. 3.redis将请求结果返回给服

一:前言 设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透.缓存击穿与失效时的雪崩效应. 二:缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存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缓存,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,失去了缓存的意义.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. 三:解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,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一个足

目录 1. 简单的步骤说明 2. 逻辑缓存数据类型 3. 缓冲工具类的封装 3.1 CacheClient 类的类图结构 3.2 CacheClient 类代码 1. 简单的步骤说明 创建一个逻辑缓存数据类型 封装缓冲穿透和缓冲击穿工具类 2. 逻辑缓存数据类型 这里主要是创建一个可以往Redis里边存放的数据类型 RedisData 的Java类型 import lombok.Data; import java.time.LocalDateTime; @Data public class Re

什么是缓存穿透问题?? 我们使用redis是为了减少数据库的压力,让尽量多的请求去承压能力比较大的redis,而不是数据库.但是高并发条件下,可能会在redis还没有缓存的时候,大量的请求同时进入,导致一大批的请求直奔数据库,而不会经过redis.使用代码模拟缓存穿透问题如下: 首先是service里面的代码: @Service public class NewsService { @Autowired private NewsDAO newsDAO; //springboot自动初始化,不需要

问题背景 在开始正文之前,感谢用户名为怜索的朋友送给了我的博客2021年的第一个赞! import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import os matplotlib.rcParams['xtick.direction'] = 'in' matplotlib.rcParams['ytick.direction'] = 'in' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =