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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。
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  • 缓存

    千次阅读 2020-02-26 11:39:45
    服务器缓存 优先去缓存中查找数据 数据不存在,再去数据库中查找 django 内置缓存系统 (参考博客) 提供缓存api 少的代码实现缓存 多种缓存 扩展性 setting中配置 set/get/delete 支持过期 常见问题 缓存雪崩 ...
    • 服务器优化,减少磁盘IO
    • 服务器缓存
      • 优先去缓存中查找数据
      • 数据不存在,再去数据库中查找
    • django 内置缓存系统 (参考博客
      • 提供缓存api
      • 少的代码实现缓存
      • 多种缓存
      • 扩展性
      • setting中配置
      • set/get/delete
      • 支持过期
      • 常见问题
        • 缓存雪崩 -> 缓存时间错开、多台设备缓存
        • 穿透 -> 缓存过期,同时来了多个用户访问此数据(导致此条数据被同时查询多遍)
          • 添加标记,已经有人在查询,其他人等待
        • 缓存时间 结合具体的业务场景
          • 新闻
          • 电影
    展开全文
  • /// 1 客户端缓存-CDN缓存-反向代理缓存-本地缓存 /// 2 本地缓存原理和手写基础实现 /// 3 缓存更新/过期/多线程测试 /// 4 缓存类库封装和缓存应用总结 /// </summary> /// <param name="args"&...
  • springboot整合redis做缓存

    万次阅读 多人点赞 2018-09-13 13:39:33
    之前的项目中,用到过redis,主要是使用redis做缓存,redis在web开发中使用的场景很多,其中缓存是其中一个很重要的使用场景,之所以用作缓存,得益于redis的读写数据,尤其是在读取数据的时候是直接走内存的,这样...

    之前的项目中,用到过redis,主要是使用redis做缓存,redis在web开发中使用的场景很多,其中缓存是其中一个很重要的使用场景,之所以用作缓存,得益于redis的读写数据,尤其是在读取数据的时候是直接走内存的,这样在高并发访问数据的时候,和查询数据库相比,redis读取数据的高效性、快速性的优势可见一斑,据说新浪单是每天的所有内容的统计的总的访问数量可以达到上百亿次,这种场景下,如果没有redis做数据缓存,根本无法支撑这么大的数据访问量,redis使用的时候可以单独利用客户端引入jar包操作即可,实际项目中都是和框架进行整合的比较多,此处演示利用springboot整合redis做缓存的简单过程。

    1、搭建redis服务器,为简化搭建过程,这里是在windows下使用redis3.2进行模拟,redis的下载可到github上,

    这里写图片描述

    下载压缩包,解压到本地的目录,解压完毕,直接在目录下启动服务端和客户端即可,

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  • 缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩解决方案分析

    万次阅读 多人点赞 2017-01-06 11:12:50
    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。 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...

    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。

    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。

    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(我们采用的就是这种),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。

    缓存雪崩

    缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

    解决方案

    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缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享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。

    缓存击穿

    对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。

    缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

    解决方案

    1.使用互斥锁(mutex key)

    业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。

    SETNX,是「SET if Not eXists」的缩写,也就是只有不存在的时候才设置,可以利用它来实现锁的效果。在redis2.6.1之前版本未实现setnx的过期时间,所以这里给出两种版本代码参考:

    //2.6.1前单机版本锁
    String get(String key) {  
       String value = redis.get(key);  
       if (value  == null) {  
        if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {  
            // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
            redis.expire(key_mutex, 3 * 60)  
            value = db.get(key);  
            redis.set(key, value);  
            redis.delete(key_mutex);  
        } else {  
            //其他线程休息50毫秒后重试  
            Thread.sleep(50);  
            get(key);  
        }  
      }  
    }
    最新版本代码:

    public String get(key) {
          String value = redis.get(key);
          if (value == null) { //代表缓存值过期
              //设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能load db
    		  if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功
                   value = db.get(key);
                          redis.set(key, value, expire_secs);
                          redis.del(key_mutex);
                  } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可
                          sleep(50);
                          get(key);  //重试
                  }
              } else {
                  return value;      
              }
     }
    memcache代码:

    if (memcache.get(key) == null) {  
        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
        if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {  
            value = db.get(key);  
            memcache.set(key, value);  
            memcache.delete(key_mutex);  
        } else {  
            sleep(50);  
            retry();  
        }  
    } 

    2. "提前"使用互斥锁(mutex key):

    在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。伪代码如下:

    v = memcache.get(key);  
    if (v == null) {  
        if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {  
            value = db.get(key);  
            memcache.set(key, value);  
            memcache.delete(key_mutex);  
        } else {  
            sleep(50);  
            retry();  
        }  
    } else {  
        if (v.timeout <= now()) {  
            if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {  
                // extend the timeout for other threads  
                v.timeout += 3 * 60 * 1000;  
                memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2);  
      
                // load the latest value from db  
                v = db.get(key);  
                v.timeout = KEY_TIMEOUT;  
                memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2);  
                memcache.delete(key_mutex);  
            } else {  
                sleep(50);  
                retry();  
            }  
        }  
    } 

    3. "永远不过期":  

    这里的“永远不过期”包含两层意思:

    (1) 从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。

    (2) 从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期

            从实战看,这种方法对于性能非常友好,唯一不足的就是构建缓存时候,其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据,但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

    String get(final String key) {  
            V v = redis.get(key);  
            String value = v.getValue();  
            long timeout = v.getTimeout();  
            if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {  
                // 异步更新后台异常执行  
                threadPool.execute(new Runnable() {  
                    public void run() {  
                        String keyMutex = "mutex:" + key;  
                        if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {  
                            // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
                            redis.expire(keyMutex, 3 * 60);  
                            String dbValue = db.get(key);  
                            redis.set(key, dbValue);  
                            redis.delete(keyMutex);  
                        }  
                    }  
                });  
            }  
            return value;  
    }

    4. 资源保护:

    采用netflix的hystrix,可以做资源的隔离保护主线程池,如果把这个应用到缓存的构建也未尝不可。

    四种解决方案:没有最佳只有最合适

    解决方案 优点 缺点
    简单分布式互斥锁(mutex key)

     1. 思路简单

    2. 保证一致性

    1. 代码复杂度增大

    2. 存在死锁的风险

    3. 存在线程池阻塞的风险

    “提前”使用互斥锁  1. 保证一致性 同上 
    不过期(本文)

    1. 异步构建缓存,不会阻塞线程池

    1. 不保证一致性。

    2. 代码复杂度增大(每个value都要维护一个timekey)。

    3. 占用一定的内存空间(每个value都要维护一个timekey)。

    资源隔离组件hystrix(本文)

    1. hystrix技术成熟,有效保证后端。

    2. hystrix监控强大。

     

     

    1. 部分访问存在降级策略。



    四种方案来源网络,详文请链接:http://carlosfu.iteye.com/blog/2269687?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io

    总结

    针对业务系统,永远都是具体情况具体分析,没有最好,只有最合适。

    最后,对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题,需要根据具体业务分析,通常我们采用LRU策略处理溢出,Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。

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