redis防止缓存雪崩与穿透

仅靠着超高配置的服务器资源，还是很难支撑高并发的场景。因此我们需要缓存。比如双十一的时候，iPhone12在凌晨00:00-01:00可1分钱抢购，哇，这个可是真便宜呢，程序员们也预测到了商品的火爆，于是将iPhone12的商品信息缓存到redis中，设置

缓存击穿是缓存中没有数据但是数据库中有数据，这时由于并发用户特别多，同时读取缓存没有读取到数据，同时去数据库读取数据 ，导致数据库压力瞬间增大

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。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

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性

　　关于Redis雪崩，穿透，击穿的问题，第一次接触名字有点陌生，听上去还比较相似，难以理解，过去做的很多项目中也都是用过Redis，但是第一次听到这几个关于Redis的坑还是一脸懵逼，直到这些坑真正显灵的时候才彻底意识到搞明白。大年初一，所有同事打开电脑

提到Redis我相信各位在面试，或者实际开发过程中对缓存雪崩，穿透，击穿也不陌生吧，就算没遇到过但是你肯定听过，那三者到底有什么区别，我们又应该怎么去防止这样的情况发生呢，我们有请下一位受害者。但是我们腹有诗书气自华，虚都不虚。小伙子我看你的简历上写到了R

a.利用redis setnx,getset 命令自己实现分布式锁。b.使用redisson框架，一个redis的带有juc的lock客户端实现

　　从学校出来，做开发工作也有一定时间了，最近有想系统地进一步深入学习，但发现基础知识不够扎实，故此来回顾基础知识，进一步巩固、加深印象。　　最初开始接触编程时，总是自己跌跌撞撞、不断摸索地去学习，再一点点应用到实际项目中，知识点才更加清晰。目前电商首页以

　　缓存雪崩是指某一个时间段内，缓存的key集中失效，导致大量请求瞬间涌向数据库，导致数据库宕机；

缓存预热就是系统上线后，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。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！假设我们的缓存是在同一时间创建，然后设置的缓存时间是一置的， 这样到特定的时间就会出现缓存雪崩的情况， 此时若是有大量访问量的操作就

通常我们在数据量请求大或者热点数据都会做缓存，通常情况缓存的数据是通过定时任务刷新，或者查询不到后，通过数据库查询后更新的，定时任务刷新的场景就会有问题，因为所有的key会在同一时间失效，那么在秒杀的场景中，如果缓存失效，大量的请求全部落入数据库，数据库必

推荐三个好的文章（理解概念 根据自己的业务场景进一步实现！

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

在一个处理用户点击广告的高并发服务上找到了问题。看到服务打印的日记后我完全蒙了，全是jedis读超时，Read time out！一直用的是亚马逊的Redis服务，很难想象Jedis会读超时。看了服务的负载均衡统计，发现并发增长了一倍，从每分钟3到4万的请

缓存雪崩缓存穿透缓存与数据库双写一致最后随着系统访问量的提高，复杂度的提升，响应性能成为一个重点的关注点。而缓存的使用成为一个重点。redis 作为缓存中间件的一个佼佼者，成为了面试必问项目。如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数

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。　　第二，缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。　　1. 缓存数据的过期时间设置随机，

2)Dubbo Consumer端有大量的Dubbo超时和重试的异常，且重试3次后，均失败。目前国际站的服务中心，已经开始去除 Dubbo的重试机制。

　对于缓存的了解一支半解，只知道缓存可以减少数据加载或计算的时间。但是没有考虑过缓存存在的问题。面试官关注的缓存的三个主要问题如题目所示。下面我们分别讲一讲缓存的这三个问题具体是指的什么，怎么解决这些问题。通过Redis缓存可以有效减少查询数据库的时间消耗

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。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而

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，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。加锁排队只是为了减轻数据库的压力，并没有提高系

数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。缓存层设计成高可用，防止缓存大面积故障。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。这里的并发指的是多个redis的client同

2)Dubbo Consumer端有大量的Dubbo超时和重试的异常，且重试3次后，均失败。目前国际站的服务中心，已经开始去除 Dubbo的重试机制。

今天来分享一下Redis几道常见的面试题：如何解决缓存雪崩？如何保证缓存与数据库双写时一致的问题？如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。高并发环境下，无论

随着系统访问量的提高，复杂度的提升，响应性能成为一个重点的关注点。而缓存的使用成为一个重点。redis 作为缓存中间件的一个佼佼者，成为了面试必问项目。本文分享一下Redis几道常见的面试题：。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。

如果第二次看到我的文章，欢迎文末扫码订阅我个人的公众号哟~ 本文长度为2805字，建议阅读8分钟。坚持原创，每一篇都是用心之作～有句话说得好，欲要使其毁灭，先要使其疯狂。当你沉浸在缓存所带来的系统tps飙升的喜悦中时，使你系统毁灭的种子也已经埋在其中。而且

在我们的实际开发应用中，缓存机制的广泛存在，大大的提高了系统对数据库的请求承受阈值，但是在一些特定的场景下，需要去了解它可能出现的问题和对应的解决方案，才能更好的增加我们系统的健壮性。问题场景在一般的查询场景下，当一次查询从缓存中查询不到对应的信息，那么会

前言只有光头才能变强。从零单排学Redis从零单排学Redis从零单排学Redis从零单排学Redis从零单排学Redis. 回顾一下我们为什么要用缓存：。在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来，所以Redis需要对数据设置过期时间，并

这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。

缓存雪崩我们多次提到了「cache miss」这个词，利用「cache miss」来更好的保障DB和缓存之间的数据一致性。然而，任何事物都是有两面性的，「cache miss」在提供便利的同时，也带来了一个潜在风险。在图中的第二步，大量的请求并发进入，这里

例如可以对不同类型的请求使用线程池来资源隔离，每种类型的请求互不影响，如果一种类型的请求线程资源耗尽，则对后续的该类型请求直接返回，不再调用后续资源。线程池隔离模式：使用一个线程池来存储当前的请求，线程池对请求作处理，设置任务返回处理超时时间，堆积的请求堆

我们使用缓存的主要目是提升查询速度和保护数据库等稀缺资源不被占满。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。今天我主要分享一下layering-cache缓存框架在这个三个问

什么是应用服务雪崩？例如可以对不同类型的请求使用线程池来资源隔离，每种类型的请求互不影响，如果一种类型的请求线程资源耗尽，则对后续的该类型请求直接返回，不再调用后续资源。线程池隔离模式：使用一个线程池来存储当前的请求，线程池对请求作处理，设置任务返回处理超

缓存穿透、缓存并发和缓存雪崩是常见的由高并发引起的缓存问题，而缓存预热是缓存雪崩的一种解决方案。

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。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。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

解决方案： 1.设置互斥锁，mutex。总结缓存雪崩是大量key同时失效事件，而缓存击穿和缓存穿透都是都是单个key失效，大量请求访问该key；不同的是缓存击穿，key对应的value值存在于数据库中，而缓存穿透的key, value不存在数据库中，可能被

我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。因此为了解决穿库的问题，我们引入Bloom Filter。我们将数据库里面中命中的用户放在redis的set类型中，设置不过期。减少单个

支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离为了分载Master的读操作压力，Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务，写服务仍然必须由Master来完成Slave同样可以接受其它Slaves的连接和同步请求，这样可以有效的分载Mast

缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。小编在做电商项目的时候，把这货就成为“

概述今天大概讲一下缓存雪崩，缓存穿透，缓存并发，缓存预热，缓存算法这几个概念和解决思路。但这种方式会降低吞吐量。而LRU是根据使用时间的差异来决定的。

如何解决缓存雪崩？如何保证缓存与数据库双写时一致的问题？Redis对过期键的策略+持久化。这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。Redis挂掉了，请求全部走数据库。由于请求的参数是不合法的，于是我们可以使用布隆过滤器或者压缩filt

概述相信很多朋友都不知道什么是redis缓存雪崩、缓存更新、缓存预热、缓存穿透，下面内容主要讲一下这块内容，和对应的解决办法，希望大家可以耐心看完。上面的内容主要是关于redis缓存雪崩、缓存更新、缓存预热、缓存穿透问题解决方案，后期会分享更多底层的东西，

了解什么是 redis 的雪崩和穿透？redis 崩溃之后会怎么样？系统该如何应对这种情况？缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。如果 ehcache 和 redis 都没有，再查数据库，将数据库

提高系统响应速度，加速读写，Redis将数全都存放在内存中，响应速度更快。基本思想就是在缓存层和持久层之前将存在的key用布隆拦截器保存起来做第一层拦截。如果布隆拦截器认为数据不存在就不访问持久层了，这样也解决了缓存击穿的问题。做二级缓存，当一级缓存停止服

一 分布式存储系统背景副本是分布式存储系统中的常见概念：将一定大小的数据按照一定的冗余策略存储，以保障系统在局部故障情况下的可用性。二 雪崩效应的产生在一段时间内数目较多的宕机事件有较大可能性诱发系统的大规模副本补全策略。目前云存储相关业务未有明显的收入来

随着互联网系统发展的逐步完善，提高系统的qps，目前的绝大部分系统都增加了缓存机制从而避免请求过多的直接与数据库操作从而造成系统瓶颈，极大的提升了用户体验和系统稳定性。虽然使用缓存给系统带来了一定的质的提升，但同时也带来了一些需要注意的问题。LRU算法根据