草庐IT

【分布式技术专题】带你分析认识缓存穿透/雪崩/击穿

洛神灬殇 2023-03-28 原文

使用场景

减低后端负载:对高消耗的SQL结果进行缓存,例如join结果集/分组统计结果

加速请求响应

大量写合并为批量写,如计数器先Redis累加再批量写到DB

缓存更新策略

  • LRU(Least Recently Used),根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高,则延迟其淘汰时间” - LRU缓存更新

  • LFU(Least Frequently Used)根据数据的历史访问频率来淘汰数据,其核心思想是“如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高”- LFU缓存更新

  • FIFO ,根据"先进先出" 思想来更新缓存数据

  • 超时剔除 - expire

    • 主动更新 - 开发控制生命周期

    • 扩展:缓存污染 - 缓存污染降低了缓存的使用率,把不常用的数据读取到缓存,同时会把常用的数据移出缓存,这样会直接降低系统的数据命中率

缓存穿透问题

场景【key不存在,高并发查询数据库】

缓存穿透是指使用不存在的key进行大量的高并发查询,导致缓存无法命中,每次请求都要都要穿透到后端数据库查询,使得数据库的压力非常大,甚至导致数据库服务压死。

解决方法

分布式队列及分布式锁

接口层实现api限流、防御DDOS、接口频率限制、网关实现黑名单、用户授权、id检查等

缓存空对象:

如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,不超过5分钟。通过这个直接设置的默认值存放到缓存,这样第二次到缓存中获取就有值了,而不会继续访问数据库。当修改或者新增改key的数据信息的时候,需要删除或者更新null缓存值**

存在的问题:
  1. 需要更多的键,所以通常设置较短过期时间

  2. 缓存层和存储层数据"短期"不一致

借用图:高可用架构

布隆过滤器:

对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系统的查询压力。例如Redis可以使用bitMap来实现布隆过滤器。

借用图:高可用架构

缓存击穿问题

【单个热点key失效时,高并发查询数据库】

一个存在的热点key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到数据库,造成瞬时数据库请求量大压力骤增。

解决方法

使用分布式锁

保证在分布式情况下,使用分布式锁保证对于每个key同时只允许只有一个线程查询到后端服务,其他没有获取到锁的权限,只需要等待即可;这种高并发压力直接转移到分布式锁上,对分布式锁的压力非常大。获取到锁的请求将数据写入成功到redis中, 通知没有获取锁的请求直接从Redis获取数据即可

使用本地缓存(双级缓存)

双击缓存机制

热点不过期

设置热点数据永不过期或者异步延长过期时间;

**到期前的续命

(在value设置一个比过期时间t0小的过期时间值t1,当t1过期的时候,延长t1并做更新缓存操作。)

缓存雪崩问题

缓存雪崩是指,由于缓存层承载着大量请求,有效的保护了存储层,但是如果缓存层由于某些原因整体不能提供服务(可能是机器宕机或大量的缓存(key)在同一时间失效 - 过期),于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。

场景【多个key同时失效,高并发查询数据库】

缓存雪崩指缓存服务器重启(没有持久化)或者大量的缓存集中在某个时间段失效,突然给数据库产生了巨大的压力,甚至击垮数据库的情况。

解决方案

  1. 对不用的数据使用随机动态分布的失效时间

  2. 使用集群化分摊部署我们key

  3. 使用二级缓存

  4. 使用分布式锁

  5. 数据预热:可以通过缓存reload机制,预先去更新缓存,再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀

  6. 依赖隔离组件为后端限流并降级 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。

有关【分布式技术专题】带你分析认识缓存穿透/雪崩/击穿的更多相关文章

  1. ruby - 如何在 Ubuntu 中清除 Ruby Phusion Passenger 的缓存? - 2

    我试过重新启动apache,缓存的页面仍然出现,所以一定有一个文件夹在某个地方。我没有“公共(public)/缓存”,那么我还应该查看哪些其他地方?是否有一个URL标志也可以触发此效果? 最佳答案 您需要触摸一个文件才能清除phusion,例如:touch/webapps/mycook/tmp/restart.txt参见docs 关于ruby-如何在Ubuntu中清除RubyPhusionPassenger的缓存?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题:

  2. ruby-on-rails - Ruby on Rails 计数器缓存错误 - 2

    尝试在我的RoR应用程序中实现计数器缓存列时出现错误Unknownkey(s):counter_cache。我在这个问题中实现了模型关联:Modelassociationquestion这是我的迁移:classAddVideoVotesCountToVideos0Video.reset_column_informationVideo.find(:all).eachdo|p|p.update_attributes:videos_votes_count,p.video_votes.lengthendenddefself.downremove_column:videos,:video_vot

  3. ruby - 分布式事务和队列,ruby,erlang,scala - 2

    我有一个涉及多台机器、消息队列和事务的问题。因此,例如用户点击网页,点击将消息发送到另一台机器,该机器将付款添加到用户的帐户。每秒可能有数千次点击。事务的所有方面都应该是容错的。我以前从未遇到过这样的事情,但一些阅读表明这是一个众所周知的问题。所以我的问题。我假设安全的方法是使用两阶段提交,但协议(protocol)是阻塞的,所以我不会获得所需的性能,我是否正确?我通常写Ruby,但似乎Redis之类的数据库和Rescue、RabbitMQ等消息队列系统对我的帮助不大——即使我实现某种两阶段提交,如果Redis崩溃,数据也会丢失,因为它本质上只是内存。所有这些让我开始关注erlang和

  4. Unity 热更新技术 | (三) Lua语言基本介绍及下载安装 - 2

    ?博客主页:https://xiaoy.blog.csdn.net?本文由呆呆敲代码的小Y原创,首发于CSDN??学习专栏推荐:Unity系统学习专栏?游戏制作专栏推荐:游戏制作?Unity实战100例专栏推荐:Unity实战100例教程?欢迎点赞?收藏⭐留言?如有错误敬请指正!?未来很长,值得我们全力奔赴更美好的生活✨------------------❤️分割线❤️-------------------------

  5. MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现(1)无线信道:传播和衰落 - 2

     MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括:阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下,MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中,可以获得复用增益,即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中,可以获得分集增益,即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述,即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中,由于接收天线或发射天线之间的间距较远,可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的,因此分布式MIMO

  6. ruby-on-rails - 用于门户的 Ruby 技术 - 2

    我刚刚看到whitehouse.gov正在使用drupal作为CMS和门户技术。drupal的优点之一似乎是很容易添加插件,而且编程最少,即重新发明轮子最少。这实际上正是Ruby-on-Rails的DRY理念。所以:drupal的缺点是什么?Rails或其他基于Ruby的技术有哪些不符合whitehouse.org(或其他CMS门户)门户技术的资格? 最佳答案 Whatarethedrawbacksofdrupal?对于Ruby和Rails,这确实是一个相当主观的问题。Drupal是一个可靠的内容管理选项,非常适合面向社区的站点。它

  7. 建模分析 | 平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模(附Matlab仿真) - 2

    目录0专栏介绍1平面2R机器人概述2运动学建模2.1正运动学模型2.2逆运动学模型2.3机器人运动学仿真3动力学建模3.1计算动能3.2势能计算与动力学方程3.3动力学仿真0专栏介绍?附C++/Python/Matlab全套代码?课程设计、毕业设计、创新竞赛必备!详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等);局部规划(DWA、APF等);曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。?详情:图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning),附几十种规划算法1平面2R机器人概述如图1所示为本文的研究本体——平面2R机器人。对参数进行如下定义:机器人广义坐标

  8. iNFTnews | 周杰伦18年前未发布的作品Demo,藏在了区块链技术里 - 2

    当音乐碰上区块链技术,会擦出怎样的火花?或许周杰伦已经给了我们答案。8月29日下午,B站独家首发周杰伦限定珍藏Demo独家访谈VCR,周杰伦在VCR里分享了《晴天》《青花瓷》《搁浅》《爱在西元前》四首经典歌曲Demo背后的创作故事,并首次公布18年前未发布的神秘作品《纽约地铁》的Demo。在VCR中,方文山和杰威尔音乐提及到“多亏了区块链技术,现在我们可以将这些Demos,变成独一无二具有收藏价值的艺术品,这些Demos可以在薄盒(国内数藏平台)上听到。”如何将音乐与区块链技术相结合,薄盒方面称:“薄盒作为区块链技术服务方,打破传统对于区块链技术只能作为数字收藏的理解。聚焦于区块链技术赋能,在

  9. 网站日志分析软件--让网站日志分析工作变得更简单 - 2

    网站的日志分析,是seo优化不可忽视的一门功课,但网站越大,每天产生的日志就越大,大站一天都可以产生几个G的网站日志,如果光靠肉眼去分析,那可能看到猴年马月都看不完,因此借助网站日志分析工具去分析网站日志,那将会使网站日志分析工作变得更简单。下面推荐两款网站日志分析软件。第一款:逆火网站日志分析器逆火网站日志分析器是一款功能全面的网站服务器日志分析软件。通过分析网站的日志文件,不仅能够精准的知道网站的访问量、网站的访问来源,网站的广告点击,访客的地区统计,搜索引擎关键字查询等,还能够一次性分析多个网站的日志文件,让你轻松管理网站。逆火网站日志分析器下载地址:https://pan.baidu.

  10. ABB-IRB-1200运动学分析MATLAB RVC工具分析+Simulink-Adams联合仿真 - 2

    一、机器人介绍        此处是基于MATLABRVC工具箱,对ABB-IRB-1200型号的微型机械臂进行正逆向运动学分析,并利Simulink工具实现对机械臂进行具有动力学参数的末端轨迹规划仿真,最后根据机械模型设计Simulink-Adams联合仿真。 图1.ABBIRB 1200尺寸参数示意图ABBIRB 1200提供的两种型号广泛适用于各作业,且两者间零部件通用,两种型号的工作范围分别为700 mm 和 900 mm,大有效负载分别为 7 kg 和5 kg。 IRB 1200 能够在狭小空间内能发挥其工作范围与性能优势,具有全新的设计、小型化的体积、高效的性能、易于集成、便捷的接

随机推荐