哪一些因素 考慮使用redis,畢竟 redis 也要增加成本
1 熱點資料
2 讀的成本非常大
3 讀多寫少
4 對資料一致性要求 沒有那麼嚴格(可以出現資料與資料庫不一致)
1 秒殺場景
3 物流查詢軌跡(熱點資料 啟用的資料是被快取到redis 當中)
快取key 乙個時間點過期的時候,如果快取資料為熱點資料,那麼在過期時間點超高併發訪問這個 key,壓力就會傳導至資料庫掛掉
解決方法 使用互斥鎖, 思路是這樣,大併發過來,搶到鎖 去請求資料庫,請求成功,設定到 redis 中,其他沒有搶到的 sleep 一秒,這個時候,快取中已經有資料,這樣 其他查詢 都會獲取快取中的資料,問題解決
static lock reenlock = new reentrantlock();
public listgetdata04() throws interruptedexception finally
} else }}
return result;
}快取擊穿,是某乙個key在某乙個時間點失效,有大量併發請求過來
快取穿透,是利用自己偽造的key,這個key它在快取裡面一定不存在
最後 都去查詢資料庫
最簡單的方法,所有的key 存到 set 或者 list集合 ,存在 合法請求,不存在 非法請求
布隆過濾器 解決過濾器 問題
Redis快取穿透 快取雪崩
把redis作為快取使用已經是司空見慣,但是使用redis後也可能會碰到一系列的問題,尤其是資料量很大的時候,經典的幾個問題如下 一 快取和資料庫間資料一致性問題 分布式環境下 單機就不用說了 非常容易出現快取和資料庫間的資料一致性問題,針對這一點的話,只能說,如果你的專案對快取的要求是強一致性的,...
Redis 快取穿透 快取雪崩
目錄 1.快取穿透 如何避免?如何選擇?2 快取擊穿 如何解決 3.快取雪崩 如何解決?快取穿透 一般的快取系統,都是按照key去快取查詢,如果不存在對應的value,就應該去後端系統查詢 比如db 一些惡意的請求會故意查詢不存在的key,請求量很大,就會對後端系統造成很大的壓力,或導致資料庫異常。...
redis快取穿透 快取雪崩
什麼是快取雪崩 在同一時間內大量的快取資料失效,大量的請求都會去資料庫查詢,造成快取雪崩。解決方法 這個沒有完美的解決方法,但是可以分析使用者行為,盡量讓失效時間點均勻分布,還有就是在快取失效後,通過加鎖或者佇列來控制讀資料庫寫快取的執行緒數量,比如對某國key只允許乙個執行緒查詢資料庫和快取,其他...