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• Redis緩存擊穿、雪崩、穿透

  我們通過對數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行查詢后在redis中緩存，但是在高并發(fā)環(huán)境下，某個保存的key值在失效的瞬間被大量并發(fā)請求訪問，這些持續(xù)的大并發(fā)量就會穿破緩存，直接請求數(shù)據(jù)庫，會對數(shù)據(jù)庫造成巨大壓力，這些請求還會使數(shù)據(jù)多次寫入緩存，多了許多不必要的操作。 ? ?

  2024年02月08日

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  REDIS緩存穿透 擊穿 雪崩

  一、前言 ? 在我們?nèi)粘５拈_發(fā)中，無不都是使用數(shù)據(jù)庫來進行數(shù)據(jù)的存儲，由于一般的系統(tǒng)任務(wù)中通常不會存在高并發(fā)的情況，所以這樣看起來并沒有什么問題，可是一旦涉及大數(shù)據(jù)量的需求，比如一些商品搶購的情景，或者是主頁訪問量瞬間較大的時候，單一使用數(shù)據(jù)庫來

  2024年02月09日

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• Redis緩存穿透，雪崩，擊穿

  1、定義 緩存 就是數(shù)據(jù)交換的 緩沖區(qū) ,緩存就是 緩沖區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù) ,一般從數(shù)據(jù)庫中獲取,存儲于本地代碼。 由于其被 Static 修飾,所以隨著類的加載而被加載到 內(nèi)存之中 ,作為本地緩存,由于其又被 final 修飾,所以其引用和對象之間的關(guān)系是固定的,不能改變,因此不用擔心賦值(=

  2024年02月10日

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  Redis之緩存穿透+緩存雪崩+緩存擊穿

  在生產(chǎn)環(huán)境中，會因為很多的原因造成訪問請求繞過了緩存，都需要訪問數(shù)據(jù)庫持久層，雖然對Redsi緩存服務(wù)器不會造成影響，但是數(shù)據(jù)庫的負載就會增大，使緩存的作用降低 ??緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數(shù)據(jù)，緩存層和持久層都不會命中。在日常工作中出于容錯

  2023年04月09日

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  Redis的緩存穿透，緩存擊穿，緩存雪崩

  什么是緩存穿透？ 緩存穿透說簡單點就是大量請求的 key 是不合理的， 根本不存在于緩存中，也不存在于數(shù)據(jù)庫中 。這就導致這些請求直接到了數(shù)據(jù)庫上，根本沒有經(jīng)過緩存這一層，對數(shù)據(jù)庫造成了巨大的壓力，可能直接就被這么多請求弄宕機了。 eg：某個黑客故意制造一

  2024年02月10日

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• 68、Redis：緩存雪崩、緩存穿透、緩存擊穿

  緩存雪崩是指緩存同一時間大面積的失效，所以，后面的請求都會落到數(shù)據(jù)庫上，造成數(shù)據(jù)庫短時間內(nèi)承受大量請求而崩掉。 緩存數(shù)據(jù)的過期時間設(shè)置隨機，防止同一時間大量數(shù)據(jù)過期現(xiàn)象發(fā)生 給每一個緩存數(shù)據(jù)增加相應(yīng)的緩存標記，記錄緩存是否失效，如果緩存標記失效

  2024年02月16日

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  Redis 緩存預(yù)熱+緩存雪崩+緩存擊穿+緩存穿透

  面試題： 緩存預(yù)熱、雪萌、穿透、擊穿分別是什么？你遇到過那幾個情況？ 緩存預(yù)熱你是怎么做的？ 如何造免或者減少緩存雪崩？ 穿透和擊穿有什么區(qū)別？他兩是一個意思還是載然不同？ 穿適和擊穿你有什么解決方案？如何避免？ 假如出現(xiàn)了緩存不一致，你有哪些修補方

  2024年02月10日

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  Redis緩存預(yù)熱-緩存穿透-緩存雪崩-緩存擊穿

  什么叫緩存穿透? 模擬一個場景: 前端用戶發(fā)送請求獲取數(shù)據(jù),后端首先會在緩存Redis中查詢,如果能查到數(shù)據(jù),則直接返回.如果緩存中查不到數(shù)據(jù),則要去數(shù)據(jù)庫查詢,如果數(shù)據(jù)庫有,將數(shù)據(jù)保存到Redis緩存中并且返回用戶數(shù)據(jù).如果數(shù)據(jù)庫沒有則返回null; 這個緩存穿透的問題就是這個

  2024年03月09日

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  Redis(緩存預(yù)熱，緩存雪崩，緩存擊穿，緩存穿透)

  目錄 一、緩存預(yù)熱 二、緩存雪崩 三、緩存擊穿 四、緩存穿透 ? 開過車的都知道，冬天的時候啟動我們的小汽車之后不要直接駕駛，先讓車子發(fā)動機預(yù)熱一段時間再啟動。緩存預(yù)熱是一樣的道理。 緩存預(yù)熱就是系統(tǒng)啟動前，提前將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。避免

  2024年02月10日

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  Redis 緩存穿透擊穿和雪崩

  ???????? Redis 緩存的使用，極大的提升了應(yīng)用程序的性能和效率，特別是數(shù)據(jù)查詢方面。但同時，它也帶來了一些問題。其中，最要害的問題，就是數(shù)據(jù)的一致性問題，從嚴格意義上講，這個問題無解。如果對數(shù)據(jù)的一致性要求很高，那么就不能使用緩存。 2.1 概念 ???

  2024年02月10日

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