精华内容
下载资源
问答
  • 常见的缓存问题
    千次阅读
    2020-04-07 23:35:16

    Redis是一个具有较高性能的key-value型数据库,Redis通过RDB周期性的将内存中的数据以快照的形式存入硬盘中,以此达到持久化的目的。在此解析一下Redis缓存中常见的四个问题:缓存预热、缓存雪崩、缓存穿透、缓存降级

    缓存预热

    当用户查询一个数据时,会先到数据库进行查询,再将查询到的数据进行缓存。为了避免这个问题,在用户查询前就将缓存数据加载到缓存系统中,这样用户查询时就能直接进入我们预热的缓存数据。
    常用两种方法更新过期的缓存数据:
    1).用户查询请求发送后,检查该数据缓存是否过期,如果过期,则进入数据库查询并将查询结果更新到缓存
    优点:不用处理大量的缓存数据
    缺点,每次用户请求查询数据时,都要进行过期判断,效率较低
    2).定时更新所有的缓存数据
    优点:用户查询效率更高
    缺点:处理大量的缓存数据

    缓存雪崩

    Redis中我们可以自定义设置缓存的过期时间。缓存雪崩的情况就是我们将大部分缓存数据的过期时间设置为一样的,当这大部分缓存过期而新缓存未更新时,用户数据请求就会直接进到数据库中,大量的请求就有可能造成数据库的崩溃。
    处理方法:
    在算法层面处理(例如队列),代码层面处理(例如线程同步)来避免同时多个请求进入数据库的情况。最直接的方法就是不要将大部分缓存数据的过期时间设为一样的。

    缓存穿透

    这种情况是指,用户查询一个数据库中不存在的数据时,会先进入缓存数据中查询,查询不到后进入数据库查询,最后返回一个空的查询结果的情况。两次查询在大量请求的时候会降低我们的数据查询效率,常见解决方法如下:
    将所有现存数据存入一个map结构中(例如HashMap),用户每次请求时,先在该map中检查有无该数据,如果没有,则将该请求拦截。这就避免了空查询请求进入数据库的情况。

    缓存降级

    当系统服务出现错误或崩溃时,或者一些非核心功能影响到整个系统的运行时,通过降级可以保证核心功能的正常运行。降级处理可以人工自定义,也可以根据一些关键数据进行自动降级。
    网络波动等情况造成的系统服务超时时,可设置自动降级
    一些服务出现小概率的错误现象,可设置自动降级或人工降级
    当大量用户涌入系统造成系统到达处理极限时,可设置自动降级或人工降级
    系统出现重大错误时,为避免Redis故障或缓存雪崩情况,可拦截请求进入数据库,发送警告信息给用户

    更多相关内容
  • Redis 缓存常见问题及解决方案

    千次阅读 2022-03-21 22:24:59
    缓存雪崩(缓存大批量失效或者宕机) 概念 指在某一个时间段,缓存集中过期失效,或 Redis 宕机,导致针对这批数据的查询都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储...

    缓存雪崩(缓存大批量失效或者宕机)

    概念

    指在某一个时间段,缓存集中过期失效,或 Redis 宕机,导致针对这批数据的查询都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。

    其实缓存集中过期,倒不是最致命得到,比较致命的是 Redis 发生节点宕机或断网。因为缓存集中过期后,数据库压力增大,但是随着缓存的创建,压力也会逐渐变小。但是Redis 服务节点宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能是持续压力而最终造成数据库宕机

    简单来说:

    ​ 对于系统A,假设每天高峰期每秒5000个请求,本来缓存在高峰期可以抗住每秒4000个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了,此时1秒500个请求全部落到了数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,然后就挂了。此时,如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障,DBA 很着急,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了。

    在这里插入图片描述

    解决方案

    方案一:配置 Redis 集群

    通过配置 Redis 集群,提升高可用性,那么即使挂掉几个 Redis 节点,集群内的其他 Redis 节点依然可以继续对外提供 服务。

    方案二:限流降级

    缓存失效后,通过加锁或队列来控制读取数据库且写入缓存的线程数量。

    方案三:数据预热分散过期时间

    在正式部署之前,先把可能被高频访问的数据预先访问一遍,这样大部分热点数据就加载到缓存中了,并且通过设置不 同的过期时间,让缓存失效的时间尽量均匀,防止同一时刻大批量缓存失效。

    缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下:

    事前:Redis 高可用,主从+哨兵,Redis cluster,避免全盘崩溃。

    事中:本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级,避免 MySQL 被打死。

    事后:Redis 持久化,一旦重启,自动从磁盘上加载数据,快速恢复缓存数据。
    在这里插入图片描述

    用户发送一个请求,系统 A 收到请求后,先查本地 ehcache 缓存,如果没查到再查 Redis。如果 ehcache 和 Redis 都没有,再查数据库,将数据库中的结果,写入 ehcache 和 Redis 中。

    限流组件,可以设置每秒的请求,有多少能通过组件,剩余的未通过的请求,怎么办?走降级!可 以返回一些默认的值,或者友情提示,或者空值。

    好处:

    数据库绝对不会死,限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。

    只要数据库不死,就是说,对用户来说,2/5 的请求都是可以被处理的。

    只要有 2/5 的请求可以被处理,就意味着你的系统没死,对用户来说,可能就是点击几次刷不出来 页面,但是多点几次,就可以刷出来了。

    缓存穿透(查不到数据)

    概述:

    当用户想要查询一个数据,发现 Redis 中不存在,也就是所谓的缓存没有命中,于是这个数据请求就会打到数据库中。结果数据库中也不存在这条数据,那么结果就是什么都没查询出来。那么当用户很多时候的查询,缓存中没有数据,请求直接打到数据库中,这样就会给数据库造成很大的压力,缓存的作用也就近于失效了,那么这种情况就叫缓存穿透。

    简单解释:

    对于系统A,假设一秒 5000 个请求,结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击 。

    黑客发出的那 4000 个攻击,缓存中查不到,每次你去数据库里查,也查不到。

    举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的,结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话,缓存中 不会有,请求每次都“绕过缓存”,直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。

    在这里插入图片描述

    解决方案:

    方案一:保存空值

    当数据库中也查不到数据时,那么将返回的空对象也缓存起来,同时设置一个过期时间,之后再访问这个数据将会从缓存中获取,从而起到保护数据库的作用。

    例如:查询 userId=100 的用户信息(key=[userId],value=[用户 json]),那么如果缓存和 DB 中都不存在,则在缓存 中保存一条 key=100,value=""的数据,那么用户再查询 userId=100 的时候,就直接可以返回空了。不需要查询 DB。

    方案二:布鲁过滤器

    步骤 1:将数据库所有的数据加载到布隆过滤器。

    步骤 2:当有请求来的时候先去布隆过滤器查询,判断查询的数据是否存在。

    步骤 3:如果 Bloom Filter 判断数据不存在,那么直接返回空给客户端。

    步骤 4:如果 Bloom Filter 判断数据存在,那么则查询缓存或 DB。

    步骤 5:将 DB 中查询的结果返回给客户端(并且缓存到 Redis 中)。

    缓存击穿(高并发查询某数据,且缓存过期)

    概念:

    指一个非常热点的key,在不停的高并发请求着,那么当这个key在缓存中失效的一瞬间,持续对这个 key 的高并发就击穿了缓存,直接请求到了数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

    当热点 key 过期失效的一瞬间,高并发突然融入,会对数据库突然造成巨大的压力,严重的情况甚至会造成数据库宕机、

    解决方案:

    方案一:设置热点数据永不过期

    从缓存层面来看,没有设置过期时间,所有不会出现热点 key 过期后所产生的缓存击穿问题。

    方案二:加互斥锁(基于Redis、 zookeeper 等分布式中间件的分布式互斥锁)

    使用分布式锁:当缓存数据过期后,保证对每个热点 key 同时只有一个线程去查询后端服务,并将热点数据添加到缓存。

    方案三:

    若缓存的数据更新频繁或者在缓存刷新的流程耗时较长的情况下,可以利用定时线程在缓存过期前 主动地重新构建缓存或者延后缓存的过期时间,以保证所有的请求能一直访问到对应的缓存。

    缓存击穿 和 缓存穿透 这两者的区别:

    1. 缓存击穿重点在“击” 就是某个或者是几个热点 key 穿透了缓存层

    2. 缓存穿透重点在“透”:大量的请求绕过了缓存层

    所有的请求能一直访问到对应的缓存。

    缓存击穿 和 缓存穿透 这两者的区别:

    1. 缓存击穿重点在“击” 就是某个或者是几个热点 key 穿透了缓存层

    2. 缓存穿透重点在“透”:大量的请求绕过了缓存层

    展开全文
  • Redis缓存常见问题总结

    千次阅读 2022-03-12 16:57:51
    Redis做缓存可以减轻数据库的压力, 其常见的三个缓存问题有: 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 一、缓存穿透(查询不到) 1、什么是缓存穿透? 正常的查询流程是: 先查询Redis缓存数据库中是否有对应的key, 有的话就...

    Redis做缓存可以减轻数据库的压力, 其常见的三个缓存问题有:

    • 缓存穿透
    • 缓存击穿
    • 缓存雪崩

    一、缓存穿透(查询不到)

    1、什么是缓存穿透?

    正常的查询流程是: 先查询Redis缓存数据库中是否有对应的key, 有的话就取出对应的value; 如果缓存中没有就去数据库(DB)中查询, DB中有的话, 就将DB中的value取出来放到缓存中, DB中没有的话就不往缓存中加入。
      假设查询某个user对象, 但缓存和DB中全都没有, 这个时候中间的Redis缓存就不起作用了(因为查不到)。但是客户端还是一直发起恶意查询,如果并发量小的话倒没事, 但查询量一旦较大就会使DB压力增大, 会有崩溃宕机的可能。这种情况就是缓存穿透。想学习交流HashMap,nginx、dubbo、Spring MVC,分布式、高性能高可用、MySQL,redis、jvm、多线程、netty、kafka、的加尉xin(同英):1253431195 扩列获取资料学习,无工作经验不要加哦!

    image

    2、解决缓存穿透的措施

    由缓存穿透的定义可知, 引起该问题的主要原因是要查询的对象在缓存和DB中全都没有, 并且客户端还一直在访问。那么针对该问有两种预防策略:

    • 创建空的键值对。
    • 在访问缓存之前进行必要的请求过滤, 直接过滤掉空的key。

    (1) 增加空的key对象

    不是查不到key对象吗?那我们就直接创造key, 设置个失效期, 只不过其value为空。这种方法可能保护了后端DB, 但这种方法存在的问题是储存了那么多的空值对象, 占了内存, 但意义并不大。

    (2) 布隆过滤

    布隆过滤(Bloom Filter)是一种较好的解决办法, 它是一种概率型的数据结构, 以牺牲正确率为代价, 换取查询速度的提升和内存消耗的降低。通过布隆过滤我们就可以过滤掉不符合条件的key。
       布隆过滤算法的缺点源于它所使用的hashfunctionhashfunction定位key索引的位置。比如key1=file, key2=life, 使用一次hashfunctionhashfunction可能两者的hash code是一样的, 所以布隆过滤算法中一般要求多次散列, 但理论上还是不能保证不同的key一定对应不同的hash code(index)。所以使用布隆过滤器对一个key进行查询, 即使查到也不能说过滤器中一定就存在符合条件的key; 如果布隆过滤查不到指定的key, 那么该指定的key铁定不存在。想学习交流HashMap,nginx、dubbo、Spring MVC,分布式、高性能高可用、MySQL,redis、jvm、多线程、netty、kafka、的加尉xin(同英):1253431195 扩列获取资料学习,无工作经验不要加哦!

    • 使用Google的guava包进行测试
    <!-- guava -->
    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>29.0-jre</version>
    </dependency>
    
    
    • 添加10万个数据, 然后测试10万个数据, 观察被测试的数据有多少被误判。
    import com.google.common.hash.BloomFilter;
    import com.google.common.hash.Funnels;
    
    public class test {
        static int size = 100000;
        static double fpp = 0.01;
    
        public static void main(String[] args) {
            BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, fpp);
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                bloomFilter.put(i);
            }
    
            int count = 0;
            for (int i = size; i < size * 2; i++) {
                if (bloomFilter.mightContain(i)) {
                    count++;
                    System.out.println(i + "被误判了");
                }
            }
            System.out.println("总共的误判数: " + count);
            System.out.println("是否在过滤器中-->" + bloomFilter.mightContain(1000));
            System.out.println("是否在过滤器中-->" +bloomFilter.mightContain(size + 1));
            System.out.println("是否在过滤器中-->" +bloomFilter.mightContain(100154));
            System.out.println("是否在过滤器中-->" +bloomFilter.mightContain(199919));
        }
    }
    
    
      • 测试结果

    image

    由测试结果可以看到: 100154100154和199919199919都不在前10万个数据集中, 但布隆过滤算法给出的结果都是true, 也就是说算法误判了。


    二、缓存击穿(集中式访问热点key)

    缓存击穿较上面的缓存穿透的区别是:缓存中也查不到, 但是DB中一定存在(值)。缓存击穿对应的场景一般是热点事件,如网上报道来了某地发生了某个热点事件, 该事件记为keykey, 网友就会在一段时间内都对该事件进行大量的集中访问,缓存中该热点keykey到期失效后, 大的数据访问量依旧持续访问,此时缓存中查不到就会集中push到DB上, 发起对该热点key的访问,DB就有可能宕机。就像集中所有炮火猛烈轰击89师和暂7师的结合部, 非要撕开一个口子一样。

    image


    三、缓存雪崩(大批key集中失效)

    缓存雪崩是因为缓存数据库中的大批key到期失效了, 在下一次生效之前这段时间段内, 大量的查询任务就会直接落在DB上, 引起DB压力增加。

    展开全文
  • 4种常见缓存问题及解决方案详解.docx
  • 几种缓存 EnCache: ● 优点: 基于Java开发的,被Apache认证 基于JVM缓存的(Ehcache的缓存占用的存储空间,和JAVA虚拟机是在一块儿的,也就是说随着缓存的增多,java虚拟机所消耗的内存也会变大) 简单轻巧,方便...

    目录

    几种缓存

    缓存使用中存在的问题

    缓存不足

    缓存击穿问题(热点数据单个key)也叫缓存失效

    缓存雪崩

    缓存穿透

    热点缓存

     缓存与数据库一致性问题

    缓存与数据库双写不一致

    几种缓存

    EnCache:
    ● 优点:
    基于Java开发的,被Apache认证
    基于JVM缓存的(Ehcache的缓存占用的存储空间,和JAVA虚拟机是在一块儿的,也就是说随着缓存的增多,java虚拟机所消耗的内存也会变大)
    简单轻巧,方便,广泛应用于hibernate MyBatis
    
    ● 缺点:
    不支持集群 单点
    不支持分布式 存储容量不支持扩展
    
    Memcache
    ●  优点:
    简单的Key-value存储
    内存使用率比较高
    支持多核多线程
    ● 缺点:
    无法容灾
    无法持久化
    
    Redis
    ● 优点:
    丰富的数据结构 
    持久化 RDB AOF
    主从同步 故障转移(Mysql 主从)
    内存数据库
    ● 缺点:
    单线程 不建议进行大量数据的存储
    单核 无法充分利用CPU多核性能,建议使用多实例

    缓存使用中存在的问题

    缓存不足

    缓存击穿问题(热点数据单个key)也叫缓存失效

       缓存击穿是指数据库原本有得数据,但是缓存中没有,一般是缓存突然失效了,
    这时候如果有大量用户请求该数据,缓存没有则会去数据库请求,会引发数据库压力增大,可能会瞬间打垮

    解决方案

    1.加锁 ,在未命中缓存时,通过加锁避免大量请求访问数据库
    2.不允许过期 。物理不过期,也就是不设置过期时间。而是逻辑上定时在后台异步的更新数据。
    3.采用二级缓存 。L1缓存失效时间短,L2缓存失效时间长。请求优先从L1缓存获取数据,如果
    未命中,则加锁,保证只有一个线程去数据库中读取数据然后再更新到L1和L2中。然后其他线
    程依然在L2缓存获取数据。

    缓存雪崩

          缓存雪崩是指缓存中有大量的数据,在同一个时间点,或者较短的时间段内,全部过期了,这个时候请求过来,缓存没有数据,都会请求数据库,则数据库的压力就会突增,扛不住就会宕机。

    解决方案

    1、 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。
    2、事前 :这种方案就是在发生雪崩前对缓存集群实现高可用,如果是使用 Redis,可以使用 主
    从+哨兵 ,Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况。
    3、事中 :使用 Hystrix进行限流 & 降级 ,比如一秒来了5000个请求,我们可以设置假设只能
    有一秒 2000个请求能通过这个组件,那么其他剩余的 3000 请求就会走限流逻辑。然后去调用
    我们自己开发的降级组件(降级),比如设置的一些默认值呀之类的。以此来保护最后的
    MySQL 不会被大量的请求给打死。
    4、事后 :开启Redis持久化机制,尽快恢复缓存集群

    缓存穿透

        缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据, 缓存层和存储层都不会命中, 通常出于容错的考虑, 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询, 失去了缓存保护后端存储的意义。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。

    造成缓存穿透的基本原因有两个:

    1. 自身业务代码或者数据出现问题。
    2. 一些恶意攻击、 爬虫等造成大量空命中。

    注意:穿透的意思是,都没有,直接一路打到数据库。

    解决方案

    1:接口增加业务层级的Filter,进行合法校验,这可以有效拦截大部分不合法的请求。作为第一点的补充,最常见的是使用布隆过滤器,针对一个或者多个维度,把可能存在的数据值hash到bitmap中,bitmap证明该数据不存在则该数据一定不存在,但是bitmap证明该数据存在也只能是可能存在,因为不同的数值hash到的bit位很有可能是一样的,hash冲突会导致误判,多个hash方法也只能是降低冲突的概率,无法做到避免。

    2、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。

    热点缓存

            开发人员使用“缓存+过期时间”的策略既可以加速数据读写, 又保证数据的定期更新, 这种模式基本能够满足绝大部分需求。 但是有两个问题如果同时出现, 可能就会对应用造成致命的危害:

    • 当前key是一个热点key(例如一个热门的娱乐新闻),并发量非常大。
    • 重建缓存不能在短时间完成, 可能是一个复杂计算, 例如复杂的SQL、 多次IO、 多个依赖等。

    在缓存失效的瞬间, 有大量线程来重建缓存, 造成后端负载加大, 甚至可能会让应用崩溃。

    解决方案

    我们可以利用互斥锁来解决,此方法只允许一个线程重建缓存, 其他线程等待重建缓存的线程执行完, 重新从缓存获取数据即可。

    1. 双重检测锁机制:
    2. 用分布式锁控制访问的线程
    3. 使用redis的setnx互斥锁先进行判断,这样其他线程就处于等待状态,保证不会有大并发操作去操作数据库。

     缓存与数据库一致性问题

     且只要引入缓存,就要考虑缓存和DB数据一致性问题
        一般两种情况:
          1:强一致性/实时一致性方案: 每次更新操作都先删除缓存
          2:最终一致性  设置超时时间来解决 
    如果对数据有强一致性要求,不能放缓存。我们所做的一切,只能保证最终一致性。另外,我们所做的方案其实从根本上来说,只能说降 低不一致发生的概率,无法完全避免。因此,有强一致性要求的数据,不能放缓存。

    对于分布式高并发场景下使用缓存,优化策略

    1:采用本地缓存(对于数据一致性要求不高的场景) + 分布式锁 +缓存
    使用分布式锁是为了防止本地缓存和分布式缓存查找不到数据,数据库压力过大

    缓存与数据库双写不一致

    在大并发下,同时操作数据库与缓存会存在数据不一致性问题

    1、双写不一致情况

    2、读写并发不一致

    解决方案

    1、对于并发几率很小的数据(如个人维度的订单数据、用户数据等),这种几乎不用考虑这个问题,很少会发生缓存不一致,可以给缓存数据加上过期时间,每隔一段时间触发读的主动更新即可。

    2、就算并发很高,如果业务上能容忍短时间的缓存数据不一致(如商品名称,商品分类菜单等),缓存加上过期时间依然可以解决大部分业务对于缓存的要求。

    3、如果不能容忍缓存数据不一致,可以通过加读写锁保证并发读写或写写的时候按顺序排好队,读读的时候相当于无锁

    4、也可以用阿里开源的canal通过监听数据库的binlog日志及时的去修改缓存,但是引入了新的中间件,增加了系统的复杂度。

    总结:

             以上我们针对的都是读多写少的情况加入缓存提高性能,如果写多读多的情况又不能容忍缓存数据不一致,那就没必要加缓存了,可以直接操作数据库。放入缓存的数据应该是对实时性、一致性要求不是很高的数据。切记不要为了用缓存,同时又要保证绝对的一致性做大量的过度设计和控制,增加系统复杂性!

    展开全文
  • 前端常见问题以及处理方式 - - - (一)浏览器缓存以及解决方法
  • Redis 缓存常见问题缓存雪崩,缓存击穿,缓存穿透,缓存预热 在之前的博客中,我介绍了Redis缓存的一些常见问题,如:缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透等。这次就来介绍一下Redis的缓存一致性的问题。 对于缓存和...
  • 缓存在高并发场景下的常见问题.docx
  • 2.缓存常见的文图 数据一致性 缓存穿透 缓存雪崩 缓存高可用 缓存热点 下面逐一介绍分析这些问题以及相应的解决方案。 2.1 数据一致性 因为缓存属于持久化数据的一个副本,因此不可避免的会出现数据不一致问题。...
  • 缓存常见问题

    千次阅读 2018-11-04 20:34:08
    接下来直接讲常见缓存问题。 缓存击穿 概念: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 原因:缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这...
  • 主要介绍了微信小程序常见问题,结合实例形式总结分析了微信小程序常见错误、数据缓存、界面交换等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • 缓存四大问题及解决方案

    千次阅读 2020-12-01 08:47:51
    问题一:缓存穿透,指缓存中没有数据,数据库中也没有数据。在进行数据的访问时,通过数据的key读取数据,但是该key对应数据在数据库中没有,在缓存中也没有,造成每次通过该key读取数据都会进行数据库操作,且每次...
  • 4种常见缓存问题及解决方案详解

    千次阅读 2019-10-22 19:23:06
    本文总结了一些使用缓存常见问题及解决方案,以后在遇到这类问题时可以作为参考,在设计缓存系统的时候也应该考虑这些常见的情况。 为了表述方便,本文以数据库查询缓存为例,使用缓存可以减小对数据库的压力。...
  • 缓存和数据库一致性问题

    千次阅读 2022-03-30 10:37:10
    如何保证缓存与数据库双写一致性问题
  • 修改完css样式或者js代码,F5刷新浏览器,发现刚修改完的代码并没有生效,这个大家都知道是缓存造成的,浏览器这样设计的目的也是为了节省用户流量,因为资源文件一般较稳定,数量多,但修改量少。下面来说说五种...
  • 笔记系列之常见缓存分类

    千次阅读 2021-11-29 10:36:43
    开发中遇到的所有缓存种类
  • 一、QWebEngineView获取Cookie及缓存文件的默认存储路径 通过QWebEngineView实现基本的浏览网页界面程序,运行后QtWebEngine会在用户目录AppData\Local下生成缓存文件夹,该文件夹是隐藏的,需要设置文件夹隐藏可见...
  • 解决Vue常见的数据渲染或缓存问题

    千次阅读 2019-07-07 23:56:18
    一、vue路由加载页面时,数据返回慢的问题 vue路由加载页面时,数据返回慢的时候页面会有闪动的效果,数据加载前和加载后的区别。(特别是el-table表格数据) 解决方案: 使用vue-router的路由守卫...
  • 缓存常见问题及解决方案

    千次阅读 2020-02-05 02:11:47
    缓存常见问题及解决方案 在上一篇文章性能设计之缓存中,已经讲了缓存的设计,在这一篇中主要讲一下关于缓存使用中常见问题以及处理方案。 雪崩 雪崩:缓存中大量key在同一时间过期,紧接着的一大波请求同时落在...
  • 常见缓存策略

    千次阅读 2020-04-01 14:51:29
    一. 为什么要使用缓存? 二. 什么样的数据适合缓存? 三. 常见缓存策略有哪些? 四. 缓存的主要问题和解决办法有哪些?
  • 1.使用meta标签设置缓存机制,在head 设置 meta <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-cache, no-store, must-revalidate" /> <meta http-equiv="Pragma" content="no-cache" /> <meta ...
  • 缓存缓存常见的4种问题分析以及解决方案

    万次阅读 热门讨论 2017-10-08 09:15:54
    由于最近要准备换工作,同时最近在“Redis中国用户组”上关注了一系列Redis的活动,想要总结一下,Redis当做缓存使用过程中的一些常见问题。一、前提 1.文中相关术语 (1)缓存命中: 终端用户访问加速节点时,...
  • 后端缓存原理及常见问题

    千次阅读 2019-04-25 20:19:42
    文章目录1 缓存的基本实现2 缓存穿透2.1 原理2.2 解决方案3 缓存击穿4 缓存雪崩5 热点数据集中失效问题6 参考资料 常见缓存有redis等内存性缓存服务器。对于自己维护数据库而言,所有的请求都...
  • 1.1 问题描述 缓存穿透是在客户端/浏览器端请求一个不存在的key,这个key在redis中不存在,在数据库中也不存在数据源,每次对此key的请求从缓存获取不到,就会请求数据源。 如使用一个不存在的用户id去访问用户信息...
  • Redis缓存常见面试问题

    千次阅读 2019-01-03 18:58:59
  • Redis缓存的三大问题以及处理方案

    千次阅读 2022-04-22 11:04:21
    其中使用Redis作为缓存组件是最常见的技术选型,使用Redis优势很多,但是其存在过程中常见三大问题缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩,我们也需要有所掌握,并且需要知道怎么解决。 1. 缓存穿透 缓存穿透是指前端...
  • 关于缓存一致性问题的思考

    千次阅读 2022-04-08 17:36:17
    缓存一致性问题是实际工作中很少很少遇见但面试过程中经常出现的一个问题。本文主要谈一下自己对缓存一致性问题的一些思考,而不是面试科普文。
  • Nginx缓存常见问题

    千次阅读 2018-11-11 22:16:00
    本节回答有关NGINX内容缓存的一些常见问题。 可以对NGINX Cache进行检测吗? 是的,使用add_header指令: add_header X-Cache-Status $upstream_cache_status; 此示例在响应客户端时添加X-Cache-Status HTTP...
  • redis缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩原因+解决方案
  • Redis——三种缓存问题

    千次阅读 多人点赞 2022-02-11 13:21:46
    讲解Redis中常见的三种缓存问题,对每个问题给出具体的解决方案,在不同的场景使用相应的解决措施。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 379,765
精华内容 151,906
关键字:

常见的缓存问题