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缓存(cache),原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器(RAM)快的一种高速存储器,通常它不像系统主存那样使用DRAM技术,而使用昂贵但较快速的SRAM技术。缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。 展开全文
缓存(cache),原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器(RAM)快的一种高速存储器,通常它不像系统主存那样使用DRAM技术,而使用昂贵但较快速的SRAM技术。缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。
信息
外文名
cache
类    别
高速缓存、磁盘缓存
原    理
程序局部性原理
中文名
缓存
学    科
计算机
目    的
提高数据存取速度
缓存简介
缓存是指可以进行高速数据交换的存储器,它先于内存与CPU交换数据,因此速率很快。L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大,不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成,结构较复杂,在CPU管芯面积不能太大的情况下,L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般L1缓存的容量通常在32—256KB。L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存,分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速率与主频相同,而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能,原则是越大越好,普通台式机CPU的L2缓存一般为128KB到2MB或者更高,笔记本、服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存最高可达1MB-3MB。由于高速缓存的速度越高价格也越贵,故有的计算机系统中设置了两级或多级高速缓存。紧靠内存的一级高速缓存的速度最高,而容量最小,二级高速缓存的容量稍大,速度也稍低 [1]  。缓存只是内存中少部分数据的复制品,所以CPU到缓存中寻找数据时,也会出现找不到的情况(因为这些数据没有从内存复制到缓存中去),这时CPU还是会到内存中去找数据,这样系统的速率就慢下来了,不过CPU会把这些数据复制到缓存中去,以便下一次不要再到内存中去取。随着时间的变化,被访问得最频繁的数据不是一成不变的,也就是说,刚才还不频繁的数据,此时已经需要被频繁的访问,刚才还是最频繁的数据,又不频繁了,所以说缓存中的数据要经常按照一定的算法来更换,这样才能保证缓存中的数据是被访问最频繁的。
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  • 缓存雪崩(缓存数据大面积同时失效,高并发请求全部直接查询数据库 称为雪崩) 采用相同的过期时间,导致数据同时失效,请求全部转发到数据库,数据库瞬间压力过大。 解决方案: 对于缓存的过期时间采用随机值 缓存...

    缓存穿透 (不经过缓存例如不存在的数据,直接查数据库 称作穿透)

    高并发查询一个没有缓存的数据(一种是数据库中不存在,另一种是数据库有但缓存没有),这样所有的请求都会去访问数据库查询数据。这样数据库就会导致突然的高并发。

    解决方案:

    对于不存在的数据也进行缓存


    缓存雪崩(缓存数据大面积同时失效,高并发请求全部直接查询数据库 称为雪崩)

    采用相同的过期时间,导致数据同时失效,请求全部转发到数据库,数据库瞬间压力过大。

    解决方案:

    对于缓存的过期时间采用随机值


    缓存击穿(热点数据失效,那一时刻,高并发请求会直接请求数据库查询)

    热点数据(某一个数据突然过期)失效,突然的高并发请求查询,结果缓存过期了,导致请求直接去查数据库。

    解决方案:

    对数据库查询操作加锁
    第一个请求,拿到锁后其它请求等一等,然后这个请求获得到数据后将结果做缓存。然后释放锁
    第二个请求,拿到锁后,先查缓存有没有,有则从缓存拿,如果没有重复第一个请求的过程。

    高并发加锁的逻辑

    在这里插入图片描述

    Redis分布式锁需要进行原子加锁和原子删锁

    在这里插入图片描述
    上图敲错了,是lua
    在这里插入图片描述

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  • 解决redis缓存穿透、redis缓存雪崩问题

    千次阅读 多人点赞 2019-08-08 16:32:04
    redis缓存雪崩 数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。 比如一个雪崩的简单过程: 1、redis集群大面积故障 2、缓存失效,但...

    redis缓存雪崩

    如果我们的缓存挂掉了,这意味着我们的全部请求都跑去数据库了。
    数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。
    在这里插入图片描述
    我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。

    如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中。

    这就是缓存雪崩:Redis挂掉了,请求全部走数据库。

    缓存雪崩如果发生了,很可能就把我们的数据库搞垮,导致整个服务瘫痪!

    比如一个雪崩的简单过程:
    1、redis集群大面积故障

    2、缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis

    3、redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库

    4、mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机

    5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃。

    如何预防缓存雪崩?
    在缓存的时候给过期时间加上一个随机值,这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。

    对于“Redis挂掉了,请求全部走数据库”这种情况,我们可以有以下的思路:

    事发前:实现Redis的高可用(主从架构+Sentinel 或者Redis Cluster),尽量避免Redis挂掉这种情况发生。

    事发中:万一Redis真的挂了,我们可以设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix),尽量避免我们的数据库被干掉(起码能保证我们的服务还是能正常工作的)

    事发后:redis持久化,重启后自动从磁盘上加载数据,快速恢复缓存数据。

    1.缓存的高可用性
    缓存层设计成高可用,防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉,依然可以提供服务,例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。

    2.缓存降级
    可以利用ehcache等本地缓存(暂时支持),但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离(熔断)、降级等。
    当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级,这里会涉及到运维的配合。

    降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。
    比如推荐服务中,很多都是个性化的需求,假如个性化需求不能提供服务了,可以降级补充热点数据,不至于造成前端页面是个大空白。

    在进行降级之前要对系统进行梳理,比如:哪些业务是核心(必须保证),哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等,以及配合服务器核心指标,来后设置整体预案,比如:

    (1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

    (2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

    (3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

    (4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

    3.Redis备份和快速预热

    1)Redis数据备份和恢复

    2)快速缓存预热

    4.提前演练

    最后,建议还是在项目上线前,演练缓存层宕掉后,应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题,对高可用提前预演,提前发现问题。

    缓存穿透

    缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中,并且出于容错考虑,如果从数据库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数据库去查询,失去了缓存的意义。
    在这里插入图片描述
    缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如:从缓存redis没有命中,需要从mysql数据库查询,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数据库去查询,造成缓存穿透。

    解决思路:
    由于请求的参数是不合法的(每次都请求不存在的参数),于是我们可以使用布隆过滤器(BloomFilter)或者压缩filter提前拦截,不合法就不让这个请求到数据库层!

    当我们从数据库找不到的时候,我们也将这个空对象设置到缓存里边去。下次再请求的时候,就可以从缓存里边获取了。

    这种情况我们一般会将空对象设置一个较短的过期时间。

    如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。
    可以给key设置一些格式规则,然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。

    缓存并发

    这里的并发指的是多个redis的client同时set
    key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作,多个client并发操作,按照先到先执行的原则,先到的先执行,其余的阻塞。当然,另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。

    缓存预热

    缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。

    这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!

    解决思路:

    1、直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下;

    2、数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载;

    目的就是在系统上线前,将数据加载到缓存中。

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  • 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

    万次阅读 多人点赞 2018-09-19 14:35:57
    一、缓存处理流程  前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果。     二、缓存穿透  描述:  缓存...

    一、缓存处理流程

          前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果。

          

     

    二、缓存穿透

           描述:

           缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大。

          解决方案:

    1. 接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
    2. 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击

     

    三、缓存击穿

          描述:

          缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力

          解决方案:

    1. 设置热点数据永远不过期。
    2. 加互斥锁,互斥锁参考代码如下:

             

     

              说明:

              1)缓存中有数据,直接走上述代码13行后就返回结果了

             2)缓存中没有数据,第1个进入的线程,获取锁并从数据库去取数据,没释放锁之前,其他并行进入的线程会等待100ms,再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据,重复往缓存中更新数据情况出现。

              3)当然这是简化处理,理论上如果能根据key值加锁就更好了,就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据,上面代码明显做不到这点。

     

    四、缓存雪崩

          描述:

          缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是,        缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。

         解决方案

    1. 缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
    2. 如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
    3. 设置热点数据永远不过期。
    展开全文
  • 》,今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题:缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。 一、缓存雪崩 缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未...

    前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的以及Redis为什么这么快!》,今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题:缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。

    一、缓存雪崩

    缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,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。

    缓存正常从Redis中获取,示意图如下:

    这里写图片描述

    缓存失效瞬间示意图如下:

    这里写图片描述

    缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕!大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。还有一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以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,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

    以下简单介绍两种实现方式的伪代码:

    (1)碰到这种情况,一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队,伪代码如下:

    //伪代码
    public object GetProductListNew() {
        int cacheTime = 30;
        String cacheKey = "product_list";
        String lockKey = cacheKey;
    
        String cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey);
        if (cacheValue != null) {
            return cacheValue;
        } else {
            synchronized(lockKey) {
                cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey);
                if (cacheValue != null) {
                    return cacheValue;
                } else {
    	            //这里一般是sql查询数据
                    cacheValue = GetProductListFromDB(); 
                    CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
                }
            }
            return cacheValue;
        }
    }
    

    加锁排队只是为了减轻数据库的压力,并没有提高系统吞吐量。假设在高并发下,缓存重建期间key是锁着的,这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时,这是个治标不治本的方法!

    注意:加锁排队的解决方式分布式环境的并发问题,有可能还要解决分布式锁的问题;线程还会被阻塞,用户体验很差!因此,在真正的高并发场景下很少使用!

    (2)还有一个解决办法解决方案是:给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存,实例伪代码如下:

    //伪代码
    public object GetProductListNew() {
        int cacheTime = 30;
        String cacheKey = "product_list";
        //缓存标记
        String cacheSign = cacheKey + "_sign";
    
        String sign = CacheHelper.Get(cacheSign);
        //获取缓存值
        String cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
        if (sign != null) {
            return cacheValue; //未过期,直接返回
        } else {
            CacheHelper.Add(cacheSign, "1", cacheTime);
            ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) -> {
    			//这里一般是 sql查询数据
                cacheValue = GetProductListFromDB(); 
    	        //日期设缓存时间的2倍,用于脏读
    	        CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime * 2);                 
            });
            return cacheValue;
        }
    } 
    

    解释说明:

    1、缓存标记:记录缓存数据是否过期,如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存;

    2、缓存数据:它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍,例:标记缓存时间30分钟,数据缓存设置为60分钟。 这样,当缓存标记key过期后,实际缓存还能把旧数据返回给调用端,直到另外的线程在后台更新完成后,才会返回新缓存。

    关于缓存崩溃的解决方法,这里提出了三种方案:使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、为key设置不同的缓存失效时间,还有一各被称为“二级缓存”的解决方法,有兴趣的读者可以自行研究。

    二、缓存穿透

    缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空(相当于进行了两次无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题。

    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够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

    另外也有一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。通过这个直接设置的默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库,这种办法最简单粗暴!

    //伪代码
    public object GetProductListNew() {
        int cacheTime = 30;
        String cacheKey = "product_list";
    
        String cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
        if (cacheValue != null) {
            return cacheValue;
        }
    
        cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
        if (cacheValue != null) {
            return cacheValue;
        } else {
            //数据库查询不到,为空
            cacheValue = GetProductListFromDB();
            if (cacheValue == null) {
                //如果发现为空,设置个默认值,也缓存起来
                cacheValue = string.Empty;
            }
            CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);
            return cacheValue;
        }
    }
    

    把空结果,也给缓存起来,这样下次同样的请求就可以直接返回空了,即可以避免当查询的值为空时引起的缓存穿透。同时也可以单独设置个缓存区域存储空值,对要查询的key进行预先校验,然后再放行给后面的正常缓存处理逻辑。

    三、缓存预热

    缓存预热这个应该是一个比较常见的概念,相信很多小伙伴都应该可以很容易的理解,缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!

    解决思路:

    1、直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下;

    2、数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载;

    3、定时刷新缓存;

    四、缓存更新

    除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6中策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种:

    (1)定时去清理过期的缓存;

    (2)当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

    两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,大家可以根据自己的应用场景来权衡。

    五、缓存降级

    当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。

    降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。

    在进行降级之前要对系统进行梳理,看看系统是不是可以丢卒保帅;从而梳理出哪些必须誓死保护,哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案:

    (1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

    (2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

    (3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

    (4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

    六、总结

    这些都是实际项目中,可能碰到的一些问题,也是面试的时候经常会被问到的知识点,实际上还有很多很多各种各样的问题,文中的解决方案,也不可能满足所有的场景,相对来说只是对该问题的入门解决方法。一般正式的业务场景往往要复杂的多,应用场景不同,方法和解决方案也不同,由于上述方案,考虑的问题并不是很全面,因此并不适用于正式的项目开发,但是可以作为概念理解入门,具体解决方案要根据实际情况来确定!


    参考文章:

    1、http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/6258797.html
    2、http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5884761.html
    3、http://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506

    在这里插入图片描述

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  • 参考博客: 什么是缓存穿刺和缓存雪崩?如何解决缓存穿透,缓存雪崩?:https://blog.csdn.net/weixin_42980713/article/details/86292930
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    千次阅读 2016-03-01 18:56:10
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  • 缓存在系统中的位置 因为大型系统,其数据库资源比较紧俏,并且数据库的访问速度并发量远不如目前的各种内存缓存系统。所以缓存的主要意义是减少数据库压力,增加访问速度。其位置是建立在数据库层和业务逻辑层之间...
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  • 1.缓存雪崩 缓存雪崩是指缓存中数据在同一时间大量失效,导致查询全部落入数据库。 解决方案: 数据的过期时间随机设置,防止同时过期 设置热点数据永远不过期。 2.缓存击穿 缓存击穿是指某一条热点数据失效,导致...
  • 缓存击穿 在缓存中的热点数据,如果在到期的时候,大量的访问请求到数据库上,造成的数据库宕机 解决办法: 在访问缓存中没有的数据的时候,添加一个锁,只让少量的请求访问到数据库中,达到避免数据库宕机的...
  • Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,...
  • Redis缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿

    千次阅读 2019-03-12 15:28:49
    一、缓存穿透   一般的缓存系统,都是按照key去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去后端系统查找(比如DB)。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做...
  • 1.缓存过期 缓存过期:在使用缓存时,可以通过TTL(Time To Live)设置失效时间,当TTL为0时,缓存失效。 为什么要设置缓存的过期时间呢? 一、为了节省内存 例如,在缓存中存放了近3年的10亿条博文数据,但是经常被...
  • Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,...
  • 缓存使用带来的一致性问题 ---- 数据同步,有四类方式 (1)要求高的场景下,使用实时更新策略----- 即数据有变化时,更新的线程直接同步缓存数据 (2)如果允许,可以单独架设第三方方案,来同步缓存...缓存雪崩...

空空如也

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