缓存穿透与缓存雪崩
2016-01-12 15:03
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一般的缓存系统,都是按照key去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去后端系统查找(比如DB)。如果key对应的value是一定不存在的,并且对该key并发请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。
2:对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中,查询时通过该bitmap过滤。【感觉应该用的不多吧】
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
1:在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。
2:不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。
3:做二级缓存,A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期(此点为补充)
1:缓存系统与底层数据的一致性。这点在底层系统是“可读可写”时,写得尤为重要
2:有继承关系的缓存之间的一致性。为了尽量提高缓存命中率,缓存也是分层:全局缓存,二级缓存。他们是存在继承关系的。全局缓存可以有二级缓存来组成。
3:多个缓存副本之间的一致性。为了保证系统的高可用性,缓存系统背后往往会接两套存储系统(如memcache,redis等)
上面有讲述。
缓存淘汰的策略有两种: (1) 定时去清理过期的缓存。 (2)当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。
两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂,具体用哪种方案,大家可以根据自己的应用场景来权衡。
1. 预估失效时间 2. 版本号(必须单调递增,时间戳是最好的选择)3. 提供手动清理缓存的接口。
缓存穿透
什么是缓存穿透?
一般的缓存系统,都是按照key去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去后端系统查找(比如DB)。如果key对应的value是一定不存在的,并且对该key并发请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。
如何避免?
1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。2:对一定不存在的key进行过滤。可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中,查询时通过该bitmap过滤。【感觉应该用的不多吧】
缓存雪崩
什么是缓存雪崩?
当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,也会给后端系统(比如DB)带来很大压力。
如何避免?
1:在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。2:不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。
3:做二级缓存,A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期(此点为补充)
分布式缓存系统
分布式缓存系统面临的问题
缓存一致性问题
1:缓存系统与底层数据的一致性。这点在底层系统是“可读可写”时,写得尤为重要 2:有继承关系的缓存之间的一致性。为了尽量提高缓存命中率,缓存也是分层:全局缓存,二级缓存。他们是存在继承关系的。全局缓存可以有二级缓存来组成。
3:多个缓存副本之间的一致性。为了保证系统的高可用性,缓存系统背后往往会接两套存储系统(如memcache,redis等)
缓存穿透和缓存雪崩
上面有讲述。
缓存数据的淘汰
缓存淘汰的策略有两种: (1) 定时去清理过期的缓存。 (2)当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂,具体用哪种方案,大家可以根据自己的应用场景来权衡。
1. 预估失效时间 2. 版本号(必须单调递增,时间戳是最好的选择)3. 提供手动清理缓存的接口。
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