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  • 内存条缓存是什么意思
    万次阅读 多人点赞
    2020-08-05 14:02:38

    一.什么是缓存?

    首先我们要知道缓存其实就是一个临时的存储器。
    缓存有 :cookie、session、application、cache、redis

    二.作用

    缓存主要是为了提高数据的读取速度。因为服务器和应用客户端之间存在着流量的瓶颈,所以读取大容量数据时,使用缓存来直接为客户端服务,可以减少客户端与服务器端的数据交互,从而大大提高程序的性能。
    以前实现数据的缓存有很多种方法,有客户端的Cookie,有服务器端的Session和Application。其中Cookie是保存在客户端的一组数据,主要用来保存用户名等个人信息。Session则保存对话信息。Application则是保存在整个应用程序范围内的信息,相当于全局变量。通常使用最频繁的是Session,缓存也是有限的,会自动清除之前的旧数据。其中redis的读取速度最快,并且是在内存中进行读取,当内存不够时可以扩大内存,还有就是 .net提供的Cache缓存.

    三.介绍缓存

    1.硬件的缓存?
    cpu缓存:位于cpu和内存之间的临时存储器
    2.软件缓存?
    软件缓存分为三级
    内存缓存(预先将数据写到容器(list,map,set)等数据存储单元中, 就是软件内存缓存)
    数据库缓存
    网络缓存
    3.内存缓存淘汰机制分为三种
    FIFO(First In,First Out)先进先出
    优点:是先进先出的数据缓存器,他与普通存储器的区别是没有外部 读写地址线,这样使用起来非常简单。
    缺点:只能顺序写入数据,顺序的读出数据,其数据地址由内部读写指针自动加1完成,不能像普通存储器那样可以由地址线决定读取或写入某个指定的地址
    LFU(Least Freauently Used)
    最不经常使用页置换算法,清理掉留给经常使用的使用
    LRU(Least Recently Used)喜新厌旧
    内存管理的一种页面置换算法,新加入的数据放到链表的头部,当缓存命中(被访问)数据移到链表的头部,当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃。

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  • 什么缓存雪崩、击穿、穿透?

    万次阅读 多人点赞 2022-03-13 17:55:28
    什么缓存雪崩、击穿、穿透? 用户的数据一般都是存储于数据库,数据库的数据是落在磁盘上的,磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。 当用户的请求,都访问数据库的话,请求数量一上来,数据库很容易就奔溃...

    什么是缓存雪崩、击穿、穿透?

    用户的数据一般都是存储于数据库,数据库的数据是落在磁盘上的,磁盘的读写速度可以说是计算机里最慢的硬件了。

    当用户的请求,都访问数据库的话,请求数量一上来,数据库很容易就奔溃的了,所以为了避免用户直接访问数据库,会用 Redis 作为缓存层。

    因为 Redis 是内存数据库,我们可以将数据库的数据缓存在 Redis 里,相当于数据缓存在内存,内存的读写速度比硬盘快好几个数量级,这样大大提高了系统性能。

    图片

    引入了缓存层,就会有缓存异常的三个问题,分别是缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透

    这三个问题也是面试中很常考察的问题,我们不光要清楚地知道它们是怎么发生,还需要知道如何解决它们。

    话不多说,发车!

    图片


    缓存雪崩

    通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性,会给 Redis 里的数据设置过期时间,当缓存数据过期后,用户访问的数据如果不在缓存里,业务系统需要重新生成缓存,因此就会访问数据库,并将数据更新到 Redis 里,这样后续请求都可以直接命中缓存。

    图片

    那么,当大量缓存数据在同一时间过期(失效)或者 Redis 故障宕机时,如果此时有大量的用户请求,都无法在 Redis 中处理,于是全部请求都直接访问数据库,从而导致数据库的压力骤增,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,这就是缓存雪崩的问题。

    图片

    可以看到,发生缓存雪崩有两个原因:

    • 大量数据同时过期;
    • Redis 故障宕机;

    不同的诱因,应对的策略也会不同。

    大量数据同时过期

    针对大量数据同时过期而引发的缓存雪崩问题,常见的应对方法有下面这几种:

    • 均匀设置过期时间;
    • 互斥锁;
    • 双 key 策略;
    • 后台更新缓存;

    1. 均匀设置过期时间

    如果要给缓存数据设置过期时间,应该避免将大量的数据设置成同一个过期时间。我们可以在对缓存数据设置过期时间时,给这些数据的过期时间加上一个随机数,这样就保证数据不会在同一时间过期。

    2. 互斥锁

    当业务线程在处理用户请求时,如果发现访问的数据不在 Redis 里,就加个互斥锁,保证同一时间内只有一个请求来构建缓存(从数据库读取数据,再将数据更新到 Redis 里),当缓存构建完成后,再释放锁。未能获取互斥锁的请求,要么等待锁释放后重新读取缓存,要么就返回空值或者默认值。

    实现互斥锁的时候,最好设置超时时间,不然第一个请求拿到了锁,然后这个请求发生了某种意外而一直阻塞,一直不释放锁,这时其他请求也一直拿不到锁,整个系统就会出现无响应的现象。

    3. 双 key 策略

    我们对缓存数据可以使用两个 key,一个是主 key,会设置过期时间,一个是备 key,不会设置过期,它们只是 key 不一样,但是 value 值是一样的,相当于给缓存数据做了个副本。

    当业务线程访问不到「主 key 」的缓存数据时,就直接返回「备 key 」的缓存数据,然后在更新缓存的时候,同时更新「主 key 」和「备 key 」的数据。

    4. 后台更新缓存

    业务线程不再负责更新缓存,缓存也不设置有效期,而是让缓存“永久有效”,并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新

    事实上,缓存数据不设置有效期,并不是意味着数据一直能在内存里,因为当系统内存紧张的时候,有些缓存数据会被“淘汰”,而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内,业务线程读取缓存失败就返回空值,业务的视角就以为是数据丢失了。

    解决上面的问题的方式有两种。

    第一种方式,后台线程不仅负责定时更新缓存,而且也负责频繁地检测缓存是否有效,检测到缓存失效了,原因可能是系统紧张而被淘汰的,于是就要马上从数据库读取数据,并更新到缓存。

    这种方式的检测时间间隔不能太长,太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据,所以检测的间隔最好是毫秒级的,但是总归是有个间隔时间,用户体验一般。

    第二种方式,在业务线程发现缓存数据失效后(缓存数据被淘汰),通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存,后台线程收到消息后,在更新缓存前可以判断缓存是否存在,存在就不执行更新缓存操作;不存在就读取数据库数据,并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时,用户体验也比较好。

    在业务刚上线的时候,我们最好提前把数据缓起来,而不是等待用户访问才来触发缓存构建,这就是所谓的缓存预热,后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情。

    Redis 故障宕机

    针对 Redis 故障宕机而引发的缓存雪崩问题,常见的应对方法有下面这几种:

    • 服务熔断或请求限流机制;
    • 构建 Redis 缓存高可靠集群;

    1. 服务熔断或请求限流机制

    因为 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时,我们可以启动服务熔断机制,暂停业务应用对缓存服务的访问,直接返回错误,不用再继续访问数据库,从而降低对数据库的访问压力,保证数据库系统的正常运行,然后等到 Redis 恢复正常后,再允许业务应用访问缓存服务。

    服务熔断机制是保护数据库的正常允许,但是暂停了业务应用访问缓存服系统,全部业务都无法正常工作

    为了减少对业务的影响,我们可以启用请求限流机制,只将少部分请求发送到数据库进行处理,再多的请求就在入口直接拒绝服务,等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后,再解除请求限流的机制。

    2. 构建 Redis 缓存高可靠集群

    服务熔断或请求限流机制是缓存雪崩发生后的应对方案,我们最好通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群

    如果 Redis 缓存的主节点故障宕机,从节点可以切换成为主节点,继续提供缓存服务,避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。


    缓存击穿

    我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问,比如秒杀活动,这类被频地访问的数据被称为热点数据。

    如果缓存中的某个热点数据过期了,此时大量的请求访问了该热点数据,就无法从缓存中读取,直接访问数据库,数据库很容易就被高并发的请求冲垮,这就是缓存击穿的问题。

    图片

    可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似,你可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。

    应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案:

    • 互斥锁方案,保证同一时间只有一个业务线程更新缓存,未能获取互斥锁的请求,要么等待锁释放后重新读取缓存,要么就返回空值或者默认值。
    • 不给热点数据设置过期时间,由后台异步更新缓存,或者在热点数据准备要过期前,提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间;

    缓存穿透

    当发生缓存雪崩或击穿时,数据库中还是保存了应用要访问的数据,一旦缓存恢复相对应的数据,就可以减轻数据库的压力,而缓存穿透就不一样了。

    当用户访问的数据,既不在缓存中,也不在数据库中,导致请求在访问缓存时,发现缓存缺失,再去访问数据库时,发现数据库中也没有要访问的数据,没办法构建缓存数据,来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时,数据库的压力骤增,这就是缓存穿透的问题。

    图片

    缓存穿透的发生一般有这两种情况:

    • 业务误操作,缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了,所以导致缓存和数据库中都没有数据;
    • 黑客恶意攻击,故意大量访问某些读取不存在数据的业务;

    应对缓存穿透的方案,常见的方案有三种。

    • 第一种方案,非法请求的限制;
    • 第二种方案,缓存空值或者默认值;
    • 第三种方案,使用布隆过滤器快速判断数据是否存在,避免通过查询数据库来判断数据是否存在;

    第一种方案,非法请求的限制

    当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候,也会发生缓存穿透,因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理,请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在,如果判断出是恶意请求就直接返回错误,避免进一步访问缓存和数据库。

    第二种方案,缓存空值或者默认值

    当我们线上业务发现缓存穿透的现象时,可以针对查询的数据,在缓存中设置一个空值或者默认值,这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值,返回给应用,而不会继续查询数据库。

    第三种方案,使用布隆过滤器快速判断数据是否存在,避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

    我们可以在写入数据库数据时,使用布隆过滤器做个标记,然后在用户请求到来时,业务线程确认缓存失效后,可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在,如果不存在,就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

    即使发生了缓存穿透,大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器,而不会查询数据库,保证了数据库能正常运行,Redis 自身也是支持布隆过滤器的。

    那问题来了,布隆过滤器是如何工作的呢?接下来,我介绍下。

    布隆过滤器由「初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。当我们在写入数据库数据时,在布隆过滤器里做个标记,这样下次查询数据是否在数据库时,只需要查询布隆过滤器,如果查询到数据没有被标记,说明不在数据库中。

    布隆过滤器会通过 3 个操作完成标记:

    • 第一步,使用 N 个哈希函数分别对数据做哈希计算,得到 N 个哈希值;
    • 第二步,将第一步得到的 N 个哈希值对位图数组的长度取模,得到每个哈希值在位图数组的对应位置。
    • 第三步,将每个哈希值在位图数组的对应位置的值设置为 1;

    举个例子,假设有一个位图数组长度为 8,哈希函数 3 个的布隆过滤器。

    图片

    在数据库写入数据 x 后,把数据 x 标记在布隆过滤器时,数据 x 会被 3 个哈希函数分别计算出 3 个哈希值,然后在对这 3 个哈希值对 8 取模,假设取模的结果为 1、4、6,然后把位图数组的第 1、4、6 位置的值设置为 1。当应用要查询数据 x 是否数据库时,通过布隆过滤器只要查到位图数组的第 1、4、6 位置的值是否全为 1,只要有一个为 0,就认为数据 x 不在数据库中

    布隆过滤器由于是基于哈希函数实现查找的,高效查找的同时存在哈希冲突的可能性,比如数据 x 和数据 y 可能都落在第 1、4、6 位置,而事实上,可能数据库中并不存在数据 y,存在误判的情况。

    所以,查询布隆过滤器说数据存在,并不一定证明数据库中存在这个数据,但是查询到数据不存在,数据库中一定就不存在这个数据


    总结

    缓存异常会面临的三个问题:缓存雪崩、击穿和穿透。

    其中,缓存雪崩和缓存击穿主要原因是数据不在缓存中,而导致大量请求访问了数据库,数据库压力骤增,容易引发一系列连锁反应,导致系统奔溃。不过,一旦数据被重新加载回缓存,应用又可以从缓存快速读取数据,不再继续访问数据库,数据库的压力也会瞬间降下来。因此,缓存雪崩和缓存击穿应对的方案比较类似。

    而缓存穿透主要原因是数据既不在缓存也不在数据库中。因此,缓存穿透与缓存雪崩、击穿应对的方案不太一样。

    我这里整理了表格,你可以从下面这张表格很好的知道缓存雪崩、击穿和穿透的区别以及应对方案。

    图片


    参考资料:

    1.《极客时间:Redis核心技术与实战》

    1. https://github.com/doocs/advanced-java/blob/main/docs/high-concurrency/redis-caching-avalanche-and-caching-penetration.md

    2. https://medium.com/@mena.meseha/3-major-problems-and-solutions-in-the-cache-world-155ecae41d4f

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  • CPU,缓存内存,外存全解析

    千次阅读 2020-07-05 20:25:27
    被扩充概念:如今缓存的概念已被扩充,不仅在CPU和主内存之间有Cache,而且在内存和硬盘之间也有Cache(磁盘缓存),乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache──称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。...

    CPU,缓存,内存,外存结构图如下:
    在这里插入图片描述

    一:缓存

    定义:凡是位于速度相差较大的两种硬件之间,用于协调两者数据传输速度差异的结构,均可称之为Cache
    被扩充概念:如今缓存的概念已被扩充,不仅在CPU和主内存之间有Cache,而且在内存和硬盘之间也有Cache(磁盘缓存),乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache──称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。

    存放的数据:内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存

    • 作用:

      用于协调两者数据传输速度差异的结构

    • 实际例子:

      缓存是CPU(Central Processing Unit)的一部分
      缓存(Cache memory)是硬盘控制器上的一块内存芯片
      (硬盘上的缓存:当硬盘存取零碎数据时需要不断地在硬盘与内存之间交换数据 )

    二:CPU

    (1)组成

    一般由逻辑运算单元、控制单元和存储单元(寄存器)组成

    (2)为什么需要缓存

    事例:
    1.因为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,这样系统的速度就慢下来了,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。 2.因为随着时间的变化,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,现在又不频繁了,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

    (3)作用
    1. 缩短延迟

      访问缓存的时间应该尽可能缩短,可以通过多种的方式缩短这个时间,比如能够通过减小缓存的大小或关联性来降低缓存的延迟,还有方式预测、增加带宽等方法。

    2. 提升命中率

      所谓的命中率是在高速缓存中找到内存引用的速率,我们希望能够首先通过缓存中获得信息,以得到速度优势,所以缓存需要最大限度地实现这一目标。对于单个高速缓存,大小、关联性和块大小决定命中率。

    3. 降低更低级别内存下的开销

      高速缓存是内存层次结构的一部分,其性能会影响其它性能,处理其它内存花费的时间越长,意味着系统性能越低,也就是说尽可能让处理在缓存中完成。

    4. 减少错失惩罚

      缓存中不能命中是无法避免的事情,但是我们可以减少处理未命中所需的时间以获得更好的处理器性能,通过提升命中率并通过应用不同的优化,能够降低错失惩罚。

      高速缓存是CPU中十分重要的部分,占据了大量的资源开销和成本,如果您看过CPU架构图的话,您就会发现缓存占据了至少50%的面积,绝对至关重要。

    (4)CPU的多级缓存
    • 一级缓存(L1 Cache)

      CPU一级缓存,就是指CPU的第一层级的高速缓存,主要当担的工作是缓存指令和缓存数据。一级缓存的容量与结构对CPU性能影响十分大,但是由于它的结构比较复杂,又考虑到成本等因素,一般来说,CPU的一级缓存较小,通常CPU的一级缓存也就能做到256KB左右的水平。

    • 二级缓存(L2 Cache66)

      CPU二级缓存,就是指CPU的第二层级的高速缓存,而二级缓存的容量会直接影响到CPU的性能,二级缓存的容量越大越好。例如intel的第八代i7-8700处理器,共有六个核心数量,而每个核心都拥有256KB的二级缓存,属于各核心独享,这样二级缓存总数就达到了1.5MB。

    • 三级缓存(L3 Cache)

      CPU三级缓存,就是指CPU的第三层级的高速缓存,其作用是进一步降低内存的延迟,同时提升海量数据量计算时的性能。和一级缓存、二级缓存不同的是,三级缓存是核心共享的,能够将容量做的很大。

    CPU的核心数量、高频高低都会影响性能,但如果让CPU更聪明、更有效率的执行计算任务,那么缓存的作用就至关重要了。

    三:运行内存 与 物理内存 与虚拟内存 的区别

    运行内存就是指的物理内存

    事例:

    正在运行的一个进程,他所需的内存是有可能大于内存条容量之和的:比如你的内存条是256M,你的程序却要创建一个2G的数据区。
    那么不是所有数据都能一起加载到内存(物理内存)中,势必有一部分数据要放到其他介质中(比如硬盘)。
    待进程需要访问那部分数据时,在通过调度进入物理内存。

    虚拟内存是进程运行时所有内存空间的总和,并且可能有一部分不在物理内存中(也叫这个虚拟内存为内存交换区)
    物理内存就是我们平时所了解的内存条

    四:内存与外存的区别

    外存储器:磁性介质或光盘,像硬盘,软盘,磁带,CD
    内存储器(内存):物理实质就是一组或多组具备数据输入输出和数据存储功能的集成电路

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    其实62616964757a686964616fe58685e5aeb931333365663535这个是内存计算方法,有个前提是根据CPU的关系。

    1、CPU数据总线的位宽,现在一般是64bit,这个位宽就称之为物理Bank。

    2、那么memory 1RX4则表示1个64bit,X4则表示memory每颗内存颗粒的位数。

    从这里我们就可以很容易知道memory内存颗粒的个数为:64/4=16颗

    如果是2RX8的话内存颗粒是:64*2/8=16颗,2RX4就是64*2/4=8颗

    3、所以无论是1RX4,2Rx4或者1RX8,2Rx8,代表的含义可以理解为memory的内存颗粒的个数,而不是单面或者是双面内存。

    拓展资料

    内存的性能指标

    评价内存条的性能指标一共有四个:

    (1) 存储容量:即一根内存条可以容纳的二进制信息量,如常用的168线内存条的存储容量一般多为32兆、64兆和128兆。而DDRII3普遍为1GB到8GB。

    (2) 存取速度(存储周期):即两次独立的存取操作之间所需的最短时间,又称为存储周期,半导体存储器的存取周期一般为60纳秒至100纳秒。

    (3) 存储器的可靠性:存储器的可靠性用平均故障间隔时间来衡量,可以理解为两次故障之间的平均时间间隔。

    (4)性能价格比:性能主要包括存储器容量、存储周期和可靠性三项内容,性能价格比是一个综合性指标,对于不同的存储器有不同的要求。

    选购意见

    选购内存条时除了要考虑前面介绍的引脚数、容量和存取速度之外,还要考虑以下几个因素:

    (1) 奇偶性

    为了保证内存存取数据的的准确性,有些内存条上有奇偶校验位,如3片或9片装的内存条。如果您对电脑运行的准确性要求很高,最好选择有奇偶校验功能的内存条。

    (2) 价格

    虽然新版本内存条和旧版本内存条相比,价格已经大幅下降,但不同的品牌和性能,价格还是有一些差别,您可根据自己的需要和预算情况选择适合自己的价位。另外,购买内存时您还须注意品牌和质量,生产内存的厂家较多,质量较为可靠的品牌有:韩国LG、金士顿,日本的东芝、日本精工、日本电气公司、日本松下。

    内存在电脑中起着举足轻重的作用。内存一般采用半导体存储单元,包括随机存储器(RAM),只读存储器(ROM),以及高速缓存(CACHE)。只不过因为RAM是其中最重要的存储器。

    通常所说的内存即指电脑系统中的RAM。

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  • 面试官:说说什么是 Java 内存模型(JMM)?

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    1. 为什么要有内存模型? 1.1. 硬件内存架构 1.2. 缓存一致性问题 1.3. 处理器优化和指令重排序 2. 并发编程的问题 3. Java 内存模型 3.1. Java 运行时内存区域与硬件内存的关系 3.2. Java 线程与主内存的关系 ...
  • CPU、内存缓存的关系

    千次阅读 2019-01-10 17:06:30
    Cache也是我们经常遇到的概念,也就是平常看到的一级缓存(L1 Cache)、二级缓存(L2 Cache)、三级缓存(L3 Cache)这些数据,它位于CPU与内存之间,是一个读写速度比内存更快的存储器。当CPU向内存中写入或读出数据时...

空空如也

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内存条缓存是什么意思