问题描述
key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此key的请求从缓存获取不到,请求都会压到数据源,从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库
解决方案
一个一定不存在缓存及查询不到的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层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存储层去查询,失去了缓存的意义。
对空值缓存:如果一个查询返回的数据为空(不管是数据是否不存在),我们仍然把这个空结果(null)进行缓存,设置空结果的过期时间会很短,最长不超过五分钟
设置可访问的名单(白名单):
使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单,名单id作为bitmaps的偏移量,每次访问和bitmap里面的id进行比较,如果访问id不在bitmaps里面,进行拦截,不允许访问。
采用布隆过滤器:将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmaps拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力
(布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数(哈希函数),布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难)
进行实时监控:当发现Redis的命中率开始急速降低,需要排查访问对象和访问的数据,和运维人员配合,可以设置黑名单限制服务
问题描述
key对应的数据存在,但在Redis中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
解决方案
key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题。
预先设置热门数据:在Redis高峰访问之前,把一些热门数据提前存入到Redis里面,加大这些热门数据key的时长
实时调整:现场监控哪些数据热门,实时调整key的过期时长
使用锁:
问题描述
key对应的数据存在,但在Redis中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
解决方案
缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕!
问题描述
随着业务发展的需要,原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后,由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上,这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效,单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问,这就是分布式锁要解决的问题!
分布式锁主流的实现方案:
每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点:
解决方案
redis:命令
set sku:1:info “OK” NX PX 10000
EX second :设置键的过期时间为 second 秒。 SET key value EX second 效果等同于 SETEX key second value 。
PX millisecond :设置键的过期时间为 millisecond 毫秒。 SET key value PX millisecond 效果等同于 PSETEX key millisecond value 。
NX :只在键不存在时,才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value 。
XX :只在键已经存在时,才对键进行设置操作。
在Java中实现
@GetMapping("testLock") public void testLock(){ //1获取锁,setne Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "111"); //2获取锁成功、查询num的值 if(lock){ Object value = redisTemplate.opsForValue().get("num"); //2.1判断num为空return if(StringUtils.isEmpty(value)){ return; } //2.2有值就转成成int int num = Integer.parseInt(value+""); //2.3把redis的num加1 redisTemplate.opsForValue().set("num", ++num); //2.4释放锁,del redisTemplate.delete("lock"); }else{ //3获取锁失败、每隔0.1秒再获取 try { Thread.sleep(100); testLock(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }