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缓存穿透
， 28 4月 2022 作者 847954981@qq.com 后端学习 缓存穿透 当使用错误或者不存在的账号进行登录时，因为账号不存在，所以Redis里不会存入缓存数据，但程序实际上还是会每次都查询数据库 看起来，使用了Redis，但实际上这种被错误数据攻击的情况下，Redis失去了缓存的意义，称为缓存穿透。 解决缓存穿透 第一次从数据库查询不到数据时，仍然把这个空结果缓存，不过过期时间一般不超过五分钟。 ); redisTemplate.opsForValue().set(userName, userDO, 5, TimeUnit.MINUTES); 当用户第二次访问时，无论账户是否正确，Redis都缓存了数据 而缓存住的错误账号，因为没有属性值，实际不会执行登录。
46850编辑于 2023-02-22 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
缓存雪崩 & 缓存穿透
缓存雪崩 & 缓存穿透 缓存雪崩 & 缓存穿透.png 缓存流程 1.参数传入对象主键ID 2.根据key从缓存中获取对象 3.如果对象不为空，直接返回 4.如果对象为空，查询数据库 5.如果从数据库查询出的对象不为空 ，则放入缓存（设定过期时间） 缓存雪崩 如果我们的缓存挂掉了，这意味着我们的全部请求都跑去数据库了。 缓存挂掉解决方案 事发前 主从架构+Sentinel Cluster 分布式缓存架构 设置过期标志更新缓存 使用锁或队列 二级缓存 事发中 设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix ) 事发后 缓存持久化,重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据 缓存过期时间集中解决方案 过期时间设置随机 缓存穿透 查询缓存和数据库中都没有的数据 例如:查询一个一定不存在的数据 解决方案 定时刷新缓存 缓存更新 定时去清理过期的缓存 缓存降级 保证核心服务可用 缓存与数据库双写不一致的问题 解决方案 将删除缓存、修改数据库、读取缓存等的操作 积压到队列里边，实现串行化 Cache Aside
1.4K10发布于 2019-07-01 - 来自专栏老铁丁D
缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿
缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，即缓存和数据库中都没有的数据。 由于缓存不命中，并且出于容错考虑，如果从数据库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数据库去查询，失去了缓存的意义。 id=-1 查询一条id为-1的数据 如何解决缓存穿透 一：对查询不到的数据也做缓存处理，只是过期时间设置短一些！ 缓存击穿 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 如何解决缓存击穿 一 ，但是缓存过期后，没有数据提供 如何解决缓存雪崩 分成事前，事中，事后三步骤 事前 一：错开设置过期时间（比如电商缓存商品可以对商品过期时间加一个随机因子，错开缓存过期时间） 发生缓存雪崩之前，事情之前
2.1K30编辑于 2022-08-12 - 来自专栏Leetcode名企之路
【缓存】缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
原文：https://www.cnblogs.com/raichen/p/7750165.htm 缓存穿透 概念 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需要从数据库查询，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数据库去查询，造成缓存穿透。 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。 缓存击穿(并发) 概念 高并发系统，如果一个缓存失效，存在多进程同时查询DB，同时更新缓存。 这对缓存和DB都是比较大的挑战。 解决办法 使用互斥锁(mutex key): 这种解决方案思路比较简单，就是只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据就可以了（如下图） ?
2.9K20发布于 2018-10-25 - 来自专栏IT云清
缓存穿透、缓存雪崩、缓存热点
摘要：本文主要讲解在使用缓存的过程中，经常出现的三个问题：缓存穿透、缓存雪崩、缓存热点。 1.概念 缓存穿透： 大多数缓存系统，都是以key-value的格式去存储数据的，当有个请求去查询某个key,但是这个key对应的value不存在，则这个请求就会到后端DB中查询；如果有人恶意去查询缓存中不存在的 key，那大量的请求就会涌向DB端，如果DB端不具备高并发的能力，那DB端可能就挂掉了；此时，用缓存来减轻DB端压力的这层屏障就失效了，这就是缓存穿透。 缓存雪崩： 访问量很大的系统，一般都会用缓存服务，很多请求到达在缓存层拿到值后就返回了，这样有效的减轻了DB端的压力；但是如果，缓存服务挂掉了，那所有的请求都会直接打到DB层，数据库的压力瞬间就起来了， 缓存热点： 一般使用缓存时，策略如下：请求一个数据，如果缓存有，直接返回，如果缓存没有，就会去查询数据库，然后返回，同时，将此key和value缓存起来，设置一个过期时间；这样做有两个好处，不仅可以加快系统对外的响应速度
1.6K50发布于 2019-01-22 - 来自专栏鳄鱼儿的技术分享
Redis缓存：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第6天，点击查看活动详情 缓存穿透 缓存穿透是指数据库和缓存都没有的数据，每次都要经过缓存直接去访问数据库，大量的请求打到DB可能导致DB宕机。 ☘️解决思路 思路一：由于缓存穿透是因为缓存没有生效，是否可以针对DB不存在的数据设置缓存空值，让请求到缓存就OK。缓存的有效时间可以设置短点，如30s，避免误伤正常业务。 缓存击穿 缓存击穿是指数据库有，缓存没有的数据，大量请求访问这个缓存不存在的数据，最后请求打到DB可能导致DB宕机。 强调单个Key过期+并发访问 缓存击穿区别缓存穿透在于，缓存击穿是大量请求同时查询同一个key，而这个key失效了，导致大量请求打到DB，导致DB可能宕机。缓存穿透是请求DB中不存在的数据。 缓存一致性 缓存一致性指的是缓存与DB之间的数据一致性，我们需要通过各种手段来防止缓存与DB不一致，我们要保证缓存与DB的数据一致或者数据最终一致。 ☘️解决思路 思路一：先删除缓存再更新数据。
1K10编辑于 2024-05-22 - 来自专栏小明说Java
Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿
缓存雪崩（数据库有，缓存没有） 缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，数据库CPU和内存造成巨大压力，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 解决方案： （1）缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。 （2）给每个缓存的数据增加相应的缓存标记，记录缓存是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。 （3）缓存预热。 重启服务时，先通过接口将热点数据存入缓存中 （4）互斥锁缓存穿透（数据库没有，缓存没有，场景一般来自攻击，高并发请求） 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有数据，导致所有的请求都落在数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而蹦掉 缓存击穿（数据库有，缓存没有） 缓存击穿是指缓存中灭有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）。与缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据。
84520编辑于 2023-11-21 - 来自专栏月梦·剑心的技术专栏
缓存击穿、缓存穿透与缓存雪崩
引入缓存之后又会面临三个新的问题，即缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩。 缓存穿透 缓存穿透指查询缓存未命中，同时后端数据库中也没有这个数据，那么Mysql就只能返回一个空对象，表示此次查询失败。 如果这样的请求非常多，又或者有攻击者恶意地持续不断发出这样的查询请求，会给后端数据库带来很大的压力甚至崩溃，这就是缓存穿透。 如何解决缓存穿透？ 缓存空对象。 有两种情况会造成缓存雪崩： 多个缓存key同时过期 缓存系统宕机 如何解决缓存雪崩？ 解决大批key同时过期： 设置多级缓存，这样即使缓存失效或者多个缓存key同时过期，也不会造成缓存雪崩. （采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议进行授权） 本文标题：《 缓存击穿、缓存穿透与缓存雪崩
61210编辑于 2023-12-05 - 来自专栏JAVA杂谈
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
作者 | xiaowei123 出处 | https://0x9.me/Lg9yp 在Redis缓存中有三个必须要知道概念：「缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。」 缓存穿透 什么是缓存穿透呢？ o(╥﹏╥)o 一般我们可以想到从缓存开始出发，想如果我们给缓存设置一个如果当前数据库不存在的信息，把它缓存成一个空对象，返回给用户。 「那接下来，二哈先解释下这两种方案：」 缓存空对象 缓存空对象它就是指一个请求发送过来，如果此时缓存中和数据库都不存在这个请求所要查询的相关信息，那么数据库就会返回一个空对象，并将这个空对象和请求关联起来存到缓存中 但是这时候，如果这个key在缓存的过期时间失效的时候或者这是个冷门key时，这时候突然有大量有关这个key的访问请求，这样会导致大并发请求直接穿透缓存，请求数据库，瞬间对数据库的访问压力增大。 「（2）限流降级」 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，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。
1.8K31发布于 2020-11-05 - 来自专栏Clive的技术分享
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩概念及解决方案缓存穿透缓存雪崩缓存击穿
缓存穿透 概念 访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。 解决方案 采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤； 访问key未在DB查询到值，也将空值写进缓存，但可以设置较短过期时间。 缓存雪崩 概念 大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。 解决方案 可以给缓存设置过期时间时加上一个随机值时间，使得每个key的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。 缓存击穿 概念 一个存在的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DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。
3.5K80发布于 2018-04-19 - 来自专栏posts
redis缓存穿透
，读取速度快），会将数据库的信息缓存到redis中，这样就形成了很好的分层结构，请求可以直接查询redis中缓存的信息，然后返回，就不需要经过数据库，减小了数据库的压力，同时，可以迅速查询到信息，岂不美哉 先从缓存取数据，娶不到从数据库取，取到了就返回并添加缓存或更新缓存，取不到就返回空。 非正常情况 但有利就有弊，如果请求的数据是数据库中没有的，同样redis中也不会出现此数据缓存，这样当某短时间大量无效请求（数据库无对应数据）访问时，由于redis中没有此数据缓存，请求就给到了数据库， 所以，这就需要一个很好的解决方案，当大量无效请求（数据库并没有此数据）来访问时，就会导致缓存穿透。 id为0的空缓存，右上角TTL还剩·114秒（设置的为2分钟） 这样就能在短时间在缓存层面拦截大量无意义请求。
74880编辑于 2022-11-02 - 来自专栏Node开发
Redis缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
本篇文章主要谈谈Redis中很容易出现的三大问题现象：缓存击穿、缓存穿透以及缓存雪崩。不过在介绍这三个问题现象之前，我们首先需要先来了解下Redis中key的过期淘汰机制。 缓存击穿 讲完了Redis的key的过期淘汰机制，接下我们可以进入正题：为什么会出现缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩现象呢？ 缓存穿透 定义：缓存穿透是指查询缓存和DB中都不存在的数据。 比如通过id查询商品信息，id一般大于0，攻击者会故意传id为-1去查询，由于缓存是不命中则从DB中获取数据，这将会导致每次缓存都不命中数据导致每个请求都访问DB，造成缓存穿透。 解决方案：缓存穿透的解决方案可以分成两个部分：首先在API层增加基本校验：用户鉴权校验，id校验。比如用户鉴权失败或者id < 0的请求直接进行拦截。
2.2K30发布于 2019-09-24 - 来自专栏java技术爱好者
Redis-缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透
但是使用缓存并没有这么简单，还要考虑缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透的问题，什么是缓存雪崩，击穿，穿透呢，出现这些问题又怎么解决呢，接下来学习一下吧。 缓存雪崩 什么是缓存雪崩？ 如果缓存失效的情况，只有拿到锁才可以查询数据库，降低了在同一时刻打在数据库上的请求，防止数据库打死。当然这样会导致系统的性能变差。 缓存穿透 什么是缓存穿透？ 假如有大量这样的请求，这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。 分析： 关键在于在Redis查不到key值，这和缓存击穿有根本的区别，区别在于缓存穿透的情况是传进来的key在Redis中是不存在的。 还有一个需要注意的是要做好熔断，一旦出现缓存雪崩，击穿，穿透这种情况，至少还有熔断机制保护数据库不会被打死。 那么这篇文章就讲到这里了，感谢大家的阅读，希望看完之后能有所收获。
1.6K10发布于 2021-02-05 - 来自专栏Eliauk的小窝
解决缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿
1.2、有关缓存击穿、雪崩与穿透 Redis作为一种常用的内存数据存储系统，经常被用作缓存来提高数据访问的速度和效率。 然而，在使用Redis作为缓存时，可能会遇到几种典型的问题，包括缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。这些问题都可能对系统的性能和稳定性产生负面影响。 下面分别解释这三种情况： 1.2.1、缓存穿透 缓存穿透是指查询一个数据库中不存在的数据。由于缓存是不命中的，每次查询都会穿过缓存去查询数据库。如果有大量这样的查询，数据库就会受到很大的压力。 404页面，这是为了防止缓存穿透。 ，这样可以防止后续的缓存穿透和击穿问题。
66510编辑于 2024-02-03 - 来自专栏学习与分享
redis的缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩
Redis的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是Redis使用中经常遇到的问题，这些问题都会对Redis的性能和稳定性产生影响。因此，在Redis的使用中需要了解这些问题，并采取相应的措施进行预防和解决。 二、缓存穿透 缓存穿透是指查询的数据在缓存和数据库中都不存在，即缓存和数据库都无法命中。这时，由于缓存和数据库中都没有数据，导致每次查询都直接访问数据库，从而造成数据库压力过大。 缓存穿透的解决方案有： 使用空对象缓存 空对象缓存是一种简单有效的缓存穿透解决方案。 在缓存穿透时，可以使用Bloom过滤器来判断一个元素是否在数据库中存在，如果不存在则直接返回空结果。Bloom过滤器的优点是可以减少数据库的访问次数，同时也可以避免频繁地更新缓存。 在总结中，Redis的缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩问题对系统的性能和稳定性有很大的影响。
71610编辑于 2024-02-20 - 来自专栏java思维导图
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩实践
而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。 概念 缓存穿透 在高并发下，查询一个不存在的值时，缓存不会被命中，导致大量请求直接落到数据库上，如活动系统里面查询一个不存在的活动。 "永不过期"等几种方案来应对缓存穿透、击穿和雪崩问题。 直接缓存NULL值 应对缓存穿透最有效的方法是直接缓存NULL值，但是缓存NULL的时间不能太长，否则NULL数据长时间得不到更新，也不能太短，否则达不到防止缓存击穿的效果。 当NULL缓存过期我还可以使用限流，缓存预热等手段来防止穿透。
1.4K10发布于 2019-08-20 - 来自专栏Coxhuang
Redis(六)---缓存穿透缓存雪崩缓存击穿
104682409 Redis(五)-----应用场景 : https://blog.csdn.net/Coxhuang/article/details/104688015 Redis(六)-----缓存穿透 /Coxhuang/article/details/104788308 Redis 缓存穿透/缓存雪崩/缓存击穿 #1 什么是缓存穿透？ 缓存穿透: 缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。 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 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。 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的缓存数据库中。 3 什么是缓存击穿？
1.1K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏后端码匠
Redis缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
作为一个内存数据库，redis也总是免不了有各种各样的问题，这篇文章主要是针对其中三个问题进行讲解：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。并给出一些解决方案。这三个问题是基本问题也是面试常问问题。 一、缓存穿透 概念 缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，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，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。 那这个布隆过滤器是如何解决redis中的缓存穿透呢？很简单首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。 , 没有设置过期时间, 所以不会出现热点 key 过期后产生的问题 三、缓存雪崩 概念 缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了。
1.8K31发布于 2021-01-14 - 来自专栏java一日一条
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩实践
我们使用缓存的主要目是提升查询速度和保护数据库等稀缺资源不被占满。而缓存最常见的问题是缓存穿透、击穿和雪崩，在高并发下这三种情况都会有大量请求落到数据库，导致数据库资源占满，引起数据库故障。 今天我主要分享一下layering-cache缓存框架在这个三个问题上的实践方案 概念 缓存穿透 在高并发下，查询一个不存在的值时，缓存不会被命中，导致大量请求直接落到数据库上，如活动系统里面查询一个不存在的活动 "永不过期"等几种方案来应对缓存穿透、击穿和雪崩问题。 直接缓存NULL值 应对缓存穿透最有效的方法是直接缓存NULL值，但是缓存NULL的时间不能太长，否则NULL数据长时间得不到更新，也不能太短，否则达不到防止缓存击穿的效果。 当NULL缓存过期我还可以使用限流，缓存预热等手段来防止穿透。
54320发布于 2019-10-15 - 来自专栏别明天就今天吧
Redis-缓存穿透
缓存穿透：查询一个根本不存在的数据，缓存和数据库都不会命中，这样每次这类的查询都会透过缓存层查数据库，造成后端数据库压力增大。 如何解决： 1.缓存空对象 查询数据库后没有命中，仍然把空值存到缓存中，并且设置一个较短的时间如300s，这样再次访问就会从缓存层中读取到结果。 2.布隆过滤器 在缓存层之前，把存在的key用布隆过滤器保存起来，做第一层拦截，以保存缓存和存储层。 两种方案的对比，第一种更为常用，适用于数据频繁变化实时性高，而且代码实现容易，但是增了缓存空间。第二种过滤器，适用于相对固定的实时性低的场景，代码实现复杂，缓存空间占用小，各有利弊自己衡量。
42230发布于 2020-09-07
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