1、缓存穿透所谓缓存穿透就是非法传输了一个在数据库中不存在的条件，导致查询redis和数据库中都没有，并且有大量的请求进来，就会导致对数据库产生压力，解决这一问题的方法如下：1、使用空缓存解决对查询到值是空的，同样在redis中保存空值，并且设置过期时间短些2、使用布隆过滤器解决对传入的条件进行合法性校验，如id = -1的直接返回空值，同时可以使用布隆过滤器，流程如下布隆过滤器介绍布隆过滤器可能
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2023-08-04 21:37:45
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# Redis如何解决击穿问题
## 什么是击穿问题？
在Redis中，击穿问题是指在高并发场景下，某个热点key失效或没有命中缓存，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大，甚至宕机。
## 解决击穿问题的方法
### 1. 使用互斥锁
互斥锁是一种常用的解决击穿问题的方法。当一个请求发现某个热点key没有命中缓存时，它可以尝试获取一个互斥锁。如果获取成功，说明当前请求是第一个发
原创
2023-10-09 09:58:31
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什么是缓存击穿 在谈论缓存击穿之前，我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑，如下图所示 因此，如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据，导致每次请求都要去存储层去查询，这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。 场景如下图所示: 我们正常人在登录首页的时候，都是根据userID来命中数据，然而黑客的目的是破坏你的系统，黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求
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2024-06-26 20:03:11
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1.缓存穿透key对应的数据在数据源并不存在，每次针对key的请求从缓存中获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。解决方法：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，从而避免了对低层存储系统的查询压力。如果一个
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2023-10-13 20:27:48
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Redis缓存击穿、穿透、雪崩的原因及解决方案一、缓存击穿缓存中没有数据，数据库有数据，高并发同时冲向数据库，DB压力增大在Redis获取某一key时, 由于key不存在, 而必须向DB发起一次请求的行为, 称为“Redis击穿”。 缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。引发击
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2024-01-12 11:02:07
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灵魂拷问:缓存为何被击穿! 何为击穿? 为何被击穿! 生活案例:相信"富有"的各位有过双十一和618抢商品的经历吧? 就酸没学过程序都咳哟粗略的估计一下,上百万人和自己抢东西是有多刺激.试想如果没有缓存机制。&
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2024-01-04 13:59:49
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缓存穿透（同样的数据缓存中找不到，不断的访问底层数据）用户想要查询一个数据，发现reids内存中没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都请求持久层数据库。给持久层数据库造成了压力，就是缓存穿透。解决方案缓存空对象：在缓存层方一个空对象返回给客户布隆过滤器：是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层
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2023-10-28 13:58:32
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在生产环境中，会因为很多的原因造成访问请求绕过了缓存，都需要访问数据库持久层，虽然对Redsi缓存服务器不会造成影响，但是数据库的负载就会增大，使缓存的作用降低一、缓存穿透1、缓存穿透理解 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和持久层都不会命中。在日常工作中出于容错的考虑，如果从持久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持久层去查询，失去了缓存保护后端持久的
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2023-09-21 07:18:47
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学习于： redis雪崩，击穿，穿透
redis穿透什么是redis穿透？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频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。发生场景： 对于系统A，假设一秒 5000 个请求，结果其中 4
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2024-06-24 08:48:28
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1.缓存雪崩 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扛住每秒 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 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。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。 这就是缓存雪崩。 大约在 3 年前，
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2024-09-10 21:34:29
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前言：设计一个Redis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。先来看一个常见的缓存使用方式：读请求来了，先查下缓存，缓存有值命中，就直接返回；缓存没命中，就去查数据库，然后把数据库的值更新到缓存，再返回。 一、缓存穿透缓存穿透是指缓存和数据库中都没有数据，用户请求的数据在缓存中没有命中，同时在数据库中也不存在，这样不会更新缓存，导致用户每次请
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2023-09-20 16:11:20
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Redis是一种常用的缓存技术，但在实际应用中，可能会遇到一些缓存问题，包括缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等。下面是对这些问题的解释及解决方案：缓存穿透缓存穿透指的是当查询一个不存在的key时，由于缓存中不存在该数据，每次查询都需要去数据库中查找，从而导致频繁的数据库查询操作，甚至可能导致数据库宕机。解决方案包括：布隆过滤器：使用布隆过滤器对请求进行过滤，如果发现请求中的key不存在，则直接返回，避
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2023-08-10 13:56:10
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缓存击穿和缓存穿透不同的是，缓存击穿是指：缓存中没有，但是数据库中存在的热点数据。例如：首页的热点新闻，并发访问量非常大的热点数据，如果缓存过期失效，服务器会去查询DB，这时候如果大量的并发去查询DB，可能会瞬间压垮DB。画了个简图，如下所示： 解决方案：DB查询加分布式锁。未加锁的情况解决问题之前，先看一下不做处理的代码和运行情况。根据商品ID查询商品详情代码 清空Redis缓存，开启5个线程去
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2023-09-07 17:22:35
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1. 什么是redis的缓存击穿?如果我有一个业务,需要查询数据库,这个查询很耗时,且业务上来看这个要非常频繁的取查询它，那么通常我可以把查询的结果保存redis,设置一个符合业务的过期时间，然后以后的查询都直接查redis redis的高QPS特性,可以很好的解决查数据库很慢的问题。但是如果我们系统的并发很高,在某个时间节点,突然缓存失效,这时候有大量的请求打过来，那么由于redis没有缓存数据
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2023-09-03 12:25:55
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what： 缓存穿透：key对应的数据在数据源并不存在，请求数据没有被缓存命中，直接到DB或者存储设备中查询，从而压垮下游的数据源。例如：一个服务缓存了手机号及对应手机信息，当请求是一个非法手机号时，那么每次请求缓存都会被穿透，从而失效。很多服务攻击也采用该种方式。 缓存击穿：key对应数据存在缓存中，但是由于数据过期，缓存采用的查询更新的机制。如果在过期的一瞬间，大量并发请求过来，这些请求都
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2023-07-28 17:13:07
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Redis击穿问题指的是当一个key在缓存中过期时，恰好有大量并发请求访问该key，导致请求直接打到数据库，引起数据库压力过大，甚至宕机方法一：使用互斥锁在访问缓存之前，首先获取一个互斥锁，防止多个请求同时访问数据库，只有一个请求可以访问数据库，其他请求等待，直到互斥锁被释放。这种方法需要考虑锁的粒度，锁的粒度越细，性能越好，但是需要考虑锁的并发问题。 方法二：使用缓存穿透保护在访
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2023-05-26 15:25:50
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缓存穿透 ：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。常见的解决方案有两种：缓存空对象
优点：实现简单，维护方便缺点：
额外的内存消耗可能造成短期的不一致布隆过滤
优点：内存占用较少，没有多余key缺点：
实现复杂存在误判可能缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时re
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2023-08-04 18:16:59
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Redis 缓存问题
1、缓存穿透说明：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频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。解决方案：有很多种方法可以有效地解决缓
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2023-09-07 22:47:00
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Redis 缓存三连击缓存雪崩
同一时刻出现大规模缓存key失效，那么大量的请求就会打到数据库造成压力，高并发的情况下数据库可能会宕机。缓存击穿
和缓存雪崩相似，缓存雪崩是大规模key同时失效。而缓存穿透是一个热点key失效，并且有并发集中的对其进行访问，导致大量并发打到数据库，导致数据库压力剧增。缓存穿透
缓存中不存在数据数据库也不存在数据，在这种情况下大量这样的请求，这些请求
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2024-06-02 18:44:03
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前言如何有效的理解并且区分 Reids 穿透、击穿和雪崩缓存穿透关键词：穿过 Redis 和数据库 当 Redis 和数据库中都没有我们想要的数据时，就需要考虑缓存穿透的问题了。下面这段逻辑大家用的会比较多：先去 Redis 中查找某资源，Redis 中查不到就去 DB 中查，DB 中查到后回写一份数据到 Redis 中。这段逻辑正常情况下问题并不大，但是如果用户恶意重复请求资源 X，该资源在 R
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2023-10-10 17:38:55
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