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  • 缓存更新问题

    千次阅读 2016-09-29 00:01:59
    业务开发中,在涉及业务缓存时,会存在数据库与缓存之间的一致性问题...更新方法常见的缓存更新策略有:  1.更新数据库记录,删除该缓存  这种方案会存在以下问题:  更新事务将要提交,  读请求发现缓存失效了这时

      业务开发中,在涉及业务缓存时,会存在数据库与缓存之间的一致性问题。

      要求强一致的业务,以数据库数据为准。

     业务场景存在以下两个业务方法:

      读方法:在没有读到缓存数据时,从数据库取然后更新缓存

      更新方法 

    更新方法常见的缓存更新策略有:

      1.更新数据库记录,删除该缓存

         这种方案会存在以下问题:

        更新事务将要提交,

        读请求发现缓存失效了这时从数据库取出旧的数据,

        更新事务提交,删除缓存

       读请求将旧数据放入缓存

       可以发现最终缓存中的数据是旧的

      2.解决第1种方案存在的问题

        本质上是由于读方法也有写操作,一般是读方法在读不到缓存数据时,查找下是否当前有更新操作,有则读方法不做缓存更新直接返回。这里的方案是更新操作会将当前key放入缓存中。读方法查看是否有更新操作从这里取。当然这里的代表更新操作key最好设置下失效时间。

       另外一种方案是:业务操作只更新数据库,缓存更新由异步线程去做,这里的异步线程可以是独立的缓存更新组件。缓存更新组件获取db增量修改操作,然后做缓存更新。

       还有一种利用版本号来做控制:读请求捞出的数据是旧的情况下,它的版本号肯定比更新后的版本号低,所以在做更新写入缓存的时候可以用这个来判断。

       也可以在更新缓存时加锁,能得到锁的可以做更新,用redis锁。

      


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  • 缓存级别与缓存更新问题

    千次阅读 2017-03-22 22:28:26
    缓存失效问题被认为是计算机科学中最难的两件事之一,这篇文章来自翻译,内容主要包括缓存级别与缓存更新常见的几种模式。 缓存应用模式 常见缓存应用模式 缓存常用来加快页面的加载速度,减少服务器或...

    缓存失效问题被认为是计算机科学中最难的两件事之一,这篇文章来自翻译,内容主要包括缓存级别与缓存更新常见的几种模式。

    缓存应用模式

    常见缓存应用模式

    缓存常用来加快页面的加载速度,减少服务器或数据库服务的负载。缓存应用的常见模式如上图所示:

    1. 检索缓存,尝试查找之前相同请求的执行结果,如果找到了则返回,省去了重新执行的步骤;
    2. 如果缓存未命中,则重新执行计算逻辑并将结果保存至缓存;

    数据库常常得益于对均匀分布的数据的读写,但是热点数据使得这种均匀被打破,从而出现了系统瓶颈。通过数据库服务前置缓存服务,可以有效吸收不均匀的负载和抵挡流量高峰。

    缓存级别

    缓存级别关注的问题是在什么时候做缓存(When)以及在什么地方做缓存(Where),下面介绍几种常见的缓存级别。

    客户端缓存

    缓存可以存储在客户端(操作系统或浏览器、服务端、或者是独立的缓存系统中。

    CDN缓存

    CDN也可以被认为是一种缓存。

    Web服务器缓存

    反向代理或者像Varnish这样的缓存服务可以直接保存静态的或动态的缓存内容。Web服务器也可以缓存请求直接响应客户端从而避免请求再次触达应用。

    数据库缓存

    我们的数据库服务在默认的配置或者稍微针对通用场景进行优化的情况下通常包含不同级别的缓存,针对特定的使用场景进行适当的调整可以进一步提高性能。

    应用缓存

    像Memcached和Redis这种内存key-value缓存服务,通常是置于应用和数据库服务之间,因为数据存储在内存中,因此这要比将数据存储在磁盘的数据库要快的多。但是内存与磁盘相比往往受限于空间,因此类似LRU(Least Recently Used)这种缓存淘汰算法应运而生,他们将相对较少访问的”冷”数据从内存置换出来将访问频率较高的“热”数据放入内存(将内存的使用价值最大化,译者注)。

    Redis还有很多其他的功能,包括:

    • 持久化选项;
    • 内建数据结构(如sets、lists);

    下面是针对数据库查询级别对象级别的一般缓存:

    • 行级缓存;
    • 查询级别缓存;
    • 完全序列化的缓存;
    • 渲染后的HTML缓存;

    值得一提的是,我们通常要避免文件级别的缓存,因为基于文件的缓存常常难于扩展和维护。

    查询级别缓存:

    每当我们查询数据库的时候,将查询(比如SQL)进行hash并作为key和查询结果关联存储,这种方法会遇到缓存过期的问题:

    • 对于复杂的查询很难删除缓存的结果;
    • 缓存粒度较大,如果查询结果中只有丁点数据被更新,则整个查询都要过期;

    对象级别缓存:

    对象级别缓存是将数据看做对象:

    • 如果数据被修改则将数据从缓存中移除;
    • 使用异步的任务来更新缓存;

    对象级别的缓存建议的使用场景:

    • 用户会话;
    • 渲染后的页面;
    • 活动流;
    • 用户图形数据;

    缓存更新问题

    因为内存受限于空间缓存只能存储有限的数据,因此我们需要决定在我们的应用场景中,使用何种缓存更新策略,下面介绍几种常见的模式。

    Cache-Aside

    Cache-Aside模式

    应用负责基于存储读写数据,缓存不直接和存储打交道,应用的行为如下:

    1. 检索缓存,缓存没有命中;
    2. 从数据库加载数据;
    3. 将数据更新至缓存;
    4. 返回结果;

    代码示例如下:

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    def get_user(self, user_id):
         user = cache.get( "user.{0}" , user_id)
         if user is None:
             user = db.query( "SELECT * FROM users WHERE user_id = {0}" , user_id)
             if user is not None:
                 cache. set ( key , json.dumps( user ))
         return user

    这种模式的缺点如下:Memcached通常被应用于这种方式,这种模式对于接下来的数据读取将非常快,Cache-Aside也叫做延迟加载,只有需要的数据被缓存,避免不需要的数据占用缓存空间。

    • 每次缓存没命中都增加系统之间的交互,这将会增加响应延迟;
    • 当对应数据库中的数据被更新之后将出现脏数据问题,这个问题可以通过设置过期时间(TTL)来缓解,当时间过期将发生强制更新缓存;
    • 当一个节点坏了之后,新的节点代替旧的节点,这个时候将出现大量的缓存穿透问题;

    Write-Though

    Write-Though模式

    应用将缓存作为主要存储,读写都直接和缓存打交道,缓存负责基于存储进行读写:

    1. 应用基于缓存添加或删除记录;
    2. 缓存同步地将记录写入存储;
    3. 返回;

    应用代码示例:

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    set_user( 12345 , { "foo" : "bar" })

    缓存代码如下:

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    def set_user(user_id, values):
         user = db.query( "UPDATE Users WHERE id = {0}" , user_id, values)
         cache.set(user_id, user)

    Write-Though对于所有的写操作都是比较慢的,但是对于读来说很快,用户通常需要容忍写延迟,但是不会出现脏数据。

    这种模式的缺点如下:

    • 由于failure或者scaling带来的新增节点的时候,新增节点在下次更新数据之前将没有数据,这个问题可以结合Cache-Aside模式来缓解;
    • 对于很多写入的数据将永远不会读取到,这个问题可以通过设置过期时间解决;

    Write-Behind(Write-Back)

    Write-Behind模式

    在这种模式下,应用的行为如:

    1. 直接读写缓存;
    2. 写操作通知任务来异步进行更新;

    这种模式的缺点如下:

    • 如果在数据被更新到存储之前缓存挂了,则数据将会丢失;
    • 实现起来比Write-Though和Cache-Aside模式更为复杂;

    Refresh-Ahead

    Refresh-Ahead模式

    我们可以配置缓存自动在最近访问的数据过期之前更新它们,如果可以准确预测将要访问的数据,Refresh-Ahead模式可以有效地减少读写的延迟。

    这种模式的缺点如下:

    • 如果预测数据不准确,则比不做什么更有损性能;

    缓存的缺点

    一种解决方案通常会带来一些问题,我们来看看引入缓存带来的问题:

    • 缓存的引入带来了一致性问题,我们需要处理缓存中的数据与原数据不一致的问题;
    • 缓存的引入增加了软件架构的复杂性;;
    • 缓存过期是个难题,这个问题主要体现在何时更新缓存上;

    扩展阅读

    • From cache to in-memory data grid
    • Scalable system design patterns
    • Introduction to architecting systems for scale
    • Scalability, availability, stability, patterns
    • Scalability
    • AWS ElastiCache strategies
    • Wikipedia
    原文出处: Float_Luuu
    from: http://www.importnew.com/23967.html
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  • 在搜索引擎中搜索关键字.htaccess 缓存,你可以搜索到很多关于设置网站文件缓存的教程,通过设置可以将css、js等不太经常更新的文件缓存在浏览器端,这样访客每次访问你的网站的时候,浏览器就可以从浏览器的缓存中...

      在搜索引擎中搜索关键字.htaccess 缓存,你可以搜索到很多关于设置网站文件缓存的教程,通过设置可以将css、js等不太经常更新的文件缓存在浏览器端,这样访客每次访问你的网站的时候,浏览器就可以从浏览器的缓存中获取css、js等,而不必从你的服务器读取,这样在一定程度上加快了网站的打开速度,又可以节约一下你的服务器流量。

    问题

         现在问题来了,.htaccess设置的css、js缓存都有一个过期时间,如果在访客的浏览器中已经缓存了css、js,在这些css、js缓存未过期之前,浏览器只会从缓存中读取css和js,如果你在服务器上修改了css和js,那么这些更改在回头客的浏览器中是不会有变化的,除非回头客按了Ctrl + F5刷新了你的网站页面或者手动清空了浏览器的缓存。一个网站的访客成千上万,回头客也会有不少,你不可能在更新css后让每个访客都刷新一下缓存吧,那么这个问题你会怎么处理呢?

    方法一

         更改css文件名:其实解决这个问题很简单,缓存是通过文件名标记缓存的内容的。在你更新了网站的css文件内容后,在更换一下css的文件名就可以了。如原先html中的css调用语句如下:

    1
    <link rel="stylesheet" href="style.css" />

         改一下css文件名就可以了:

    1
    <link rel="stylesheet" href="index.css" />

         另外一种更改css文件名的方法是将版本号写到文件名中,如:

    1
    <link rel="stylesheet" href="index.v2011.css" />

         css文件更新后,改一下文件名中的版本号即可:

    1
    <link rel="stylesheet" href="index.v2012.css" />

    方法二

         给css文件加个版本号:其实每次修改css文件后还要修改css的文件名有点麻烦,那么我们可以在加载css语句中加入个版本号(即css链接中?后面的内容)就可以了。如原先html中的css调用语句如下:

    1
    <link rel="stylesheet" href="style.css?v=2011" />

         改一下css文件的版本号改成2012就可以了:

    1
    <link rel="stylesheet" href="style.css?v=2012" />

         需要注意的是,部分代理缓存服务器不会缓存网址中包含 "?" 的资源,所以方法二可能会导致你原先的缓存功能失效,可以改用第一种方法。

    总结

         其实css文件后面的问号起不到实际作用,仅能当作后缀,如果用问号加参数的方法,可以添加版本号等信息,同时可以刷新一下浏览器端的缓存。一个小小的细节,可以给我们带来很大的方便。

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  • 》,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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  • 缓存更新的机制

    千次阅读 2018-02-08 10:40:09
    缓存更新的模式有四种:Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching。下面找到了一篇非常好的写缓存的文章。看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会...
  • 缓存更新的套路

    万次阅读 2018-03-16 18:24:29
    看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,...
  • 以前自己在学校学习redis的时候还真没想到这么多,上班后看公司的项目代码,发现都是先更新DB,然后删除缓存,而且更新DB后不会立马将DB数据放入缓存,然而我以前不管是查询还是update都是操作完DB后立马放入缓存。...
  • 更新缓存一致性的问题

    千次阅读 2018-12-04 23:06:11
    看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,...所以,这篇文章介绍了几个缓存更新的D...
  • redis 缓存更新机制

    千次阅读 2020-04-05 14:11:53
    也就是说如果数据库写成功,缓存更新失败,那么只要到达过期时间,则后面的读请求自然会从数据库中读取新值然后回填缓存。因此,接下来讨论的思路不依赖于给缓存设置过期时间这个方案。 在这里,我们讨论三种更新...
  • 缓存更新的模式

    千次阅读 2019-05-20 20:18:47
    标题缓存更新的设计 1错误案例 场景:更新缓存数据时,先删除cache,然后再更新db 1 a,b线程,a线程删除cache,更新db前,b线程先读数cache,发现chche没有数据,从db读取数,并加载到cache中,执行后a线程...

空空如也

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缓存更新问题