Redis缓存-创新互联
缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache [ kæʃ ] ),是存贮数据的临时地方,一般读写性能较高
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Read/Write Through Pattern优点:方便调用者
缺点:维护这样的服务成本较高
Write Behind Caching Pattern优点:效率较高
缺点:要维护异步任务较复杂,并且难以保证一致性,甚至如果缓存出现宕机,数据将全部丢失
2.操作缓存 删除缓存与更新缓存如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败单机系统可使用Spring的@transactional事务注解
如:
线程安全问题①先删除缓存,再操作数据库
正常情况:
异常情况:
由于读写缓存的速度远高于更新数据库的速度,所以该问题发生概率较高
②先操作数据库,再删除缓存(推荐)
正常情况:
异常情况:
该问题发生概率较低,如果发生了,可以在写入缓存时设置超时时间
3.总结四.三大热点问题 1.缓存穿透解决方案:①缓存空对象缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库。如果有很多恶意的类似请求会给数据库带来很大的压力。
解决方案:②布隆过滤优点: 实现简单,维护方便
缺点: ①额外的内存消耗(即缓存过多的空对象,可以通过设置过期时间TTL缓解)
②可能造成短期的不一致(缓存空对象时,恰好数据库插入了这么一条数据,当然可以通过插入后更新缓存来解决)
原理:实际上是一个字节数组存了很多二进制位,把数据经过某种Hash算法转成Hash值,再把这些Hash值转成二进制位保存到布隆过滤器中,用0,1表示是否存在
优点:内存占用较少,没有多余key
缺点: ①实现复杂
②布隆过滤器是一种概率统计,存在误判可能 ,可能布隆过滤器判断存在实际并不存在,有穿透风险
我们采用方案一来解决商户查询缓存:
其他方案- 增加数据复杂度,做好数据基础格式校验
- 加强用户权限校验
- 做好热点参数的限流
解决方案缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。
- 给不同的Key的TTL添加随机值
- 利用Redis集群的哨兵机制提高服务的可用性
- 给缓存业务添加降级限流策略,当redis故障时,服务及时降级,如快速失败、拒绝服务等
- 给业务添加多级缓存,比如说可以在反向代理服务器nginx、JVM内部建立本地缓存来缓解
解决方案:①添加互斥锁缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无数的请求访问会在缓存重建时给数据库带来巨大的冲击。
解决方案:②逻辑过期保证缓存与数据库的一致性,但是如果缓存重建时间过长,性能会有极大影响,甚至有死锁的风险,牺牲了可用性
两种方案对比在缓存重建时保证可用性,追求性能,只是访问时得到的很可能是旧数据,不能保证缓存与数据库的一致性
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