42.【面试宝典】面试宝典-redis缓存穿透,击穿,雪崩

简介: 【面试宝典】面试宝典-redis缓存穿透,击穿,雪崩

前文如上:

39.【面试宝典】面试宝典-redis过期k值回收策略,缓存淘汰策略

40.【面试宝典】面试宝典-redis持久化

41.【面试宝典】面试宝典-redis常用数据类型概述


合集参考:面试宝典


1. 缓存穿透


1.1 描述:


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。


1.2 解决方案:


  1. 对空值缓存:接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
  2. 设置可以访问名单:使用bitmaps类型定义一个可以访问名单,名单id作为bitmaps的偏移量,每次访问时与bitmaps中的id进行比较,如果访问id不在bitmaps中,则进行拦截,不给其访问。
  3. 采用布隆过滤器:布隆过滤器可以判断元素是否存在集合中,他的优点是空间效率和查询时间都比一般算法快,缺点是有一定的误识别率和删除困难
  4. 进行实时监控:对于redis缓存中命中率急速下降时,迅速排查访问对象和访问数据,将其设置为黑名单。

2.缓存击穿


2.1 描述:


缓存击穿是指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。


2.2 解决方案:


  1. 设置热点数据永远不过期。
  2. 预先设置热门数据:在redis高峰访问时期,提前设置热门数据到缓存中,或适当延长缓存中key过期时间。
  3. 实时调整:实时监控哪些数据热门,实时调整key过期时间。


  1. 对于热点key设置永不过期。 加互斥锁,互斥锁伪代码如下:

网络异常,图片无法展示
|


3.缓存雪崩


3.1 描述:


缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。


3.2 解决方案:


  1. 引入随机性,在原有缓存失效时间上加上一个随机值,避免大量数据在同一时间失效。
  2. 通过请求限流、熔断机制、服务降级等手段,降低服务器负载。
  3. 实现缓存组件的高可用,防止单点故障、机器故障、机房宕机等一系列问题
  4. 如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
  5. 设置热点数据永远不过期。

公众号,感谢关注

网络异常,图片无法展示
|



相关文章
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis常见面试题全解析
Redis面试高频考点全解析:从过期删除、内存淘汰策略,到缓存雪崩、击穿、穿透及BigKey问题,深入原理与实战解决方案,助你轻松应对技术挑战,提升系统性能与稳定性。(238字)
|
5月前
|
缓存 数据库连接 数据库
缓存三剑客(穿透、击穿、雪崩)
缓存穿透指查询数据库和缓存中都不存在的数据,导致请求直接冲击数据库。解决方案包括缓存空对象和布隆过滤器。缓存击穿是大量请求访问同一个失效的热点数据,使数据库瞬间压力剧增,解决方法有提前预热、设置永不过期、加锁限流等。缓存雪崩是大量key同时失效,导致所有请求直达数据库,可通过引入随机过期时间缓解。三者分别对应单点爆破、全面崩塌等问题,需根据场景选择合适策略优化系统性能与稳定性。
343 0
|
2月前
|
缓存 负载均衡 监控
135_负载均衡:Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型(LLM)部署架构中,缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长,如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库,因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项,已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
|
3月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式,涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用,并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
217 1
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
|
2月前
|
缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构,探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统,用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
|
3月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis缓存和分布式锁
Redis 是一种高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、消息队列和内存数据库。其典型应用包括缓解关系型数据库压力,通过缓存热点数据提高查询效率,支持高并发访问。此外,Redis 还可用于实现分布式锁,解决分布式系统中的资源竞争问题。文章还探讨了缓存的更新策略、缓存穿透与雪崩的解决方案,以及 Redlock 算法等关键技术。
|
4月前
|
缓存 监控 安全
告别缓存击穿!Go 语言中的防并发神器:singleflight 包深度解析
在高并发场景中,多个请求同时访问同一资源易导致缓存击穿、数据库压力过大。Go 语言提供的 `singleflight` 包可将相同 key 的请求合并,仅执行一次实际操作,其余请求共享结果,有效降低系统负载。本文详解其原理、实现及典型应用场景,并附示例代码,助你掌握高并发优化技巧。
343 0
|
7月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
7月前
|
缓存 NoSQL Java
Redis+Caffeine构建高性能二级缓存
大家好,我是摘星。今天为大家带来的是Redis+Caffeine构建高性能二级缓存,废话不多说直接开始~
1014 0
|
7月前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
基于Spring Data Redis与RabbitMQ实现字符串缓存和计数功能(数据同步)
总的来说,借助Spring Data Redis和RabbitMQ,我们可以轻松实现字符串缓存和计数的功能。而关键的部分不过是一些"厨房的套路",一旦你掌握了这些套路,那么你就像厨师一样可以准备出一道道饕餮美食了。通过这种方式促进数据处理效率无疑将大大提高我们的生产力。
252 32