超高并发下,redis热点数据风险破解-编程思维
★ Redis24篇集合 1 介绍 作者是互联网一线研发负责人,所在业务也是业内核心流量来源,经常参与 业务预定、积分竞拍、商品秒杀等工作。 近期参与多场新员工的面试工作,经常就 『超高并发场景下热点数据』 可用性保障与候选人进行讨论。 本文聚焦一些关键点技术进行讨论,并总结一些热点场景的处理经验。 2 业务基础架构简图(假设) 3 超高并发下热点数据的稳定性保障 3.1 命题背景 1000
morethink program
★ Redis系列文章 Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓存带来的革命 Redis系列8:Bitmap实现亿万级数据计算 Redi
在实际生产环境中,缓存的使用规范一直备受重视的,如果使用的不好,很容易遇到缓存穿透、缓存击穿、雪崩等严重异常情景,从而给系统带来难以预料的灾害。 为了避免缓存使用不当带来的损失,我们有必要了解每种异常产生的原因和解决办法,从而做出更好的预防措施。 一 缓存穿透缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,每次请求都会去查库,不会查缓存,如果同一时间有大量请求进来的话,就会给数据库造成巨
1 缓存雪崩 缓存雪崩产生的原因 缓存雪崩通俗简单的理解就是:由于原有缓存失效(或者数据未加载到缓存中),新缓存未到期间(缓存正常从Redis中获取,如下图)所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机,造成系统的崩溃。 缓存失效的时候如下图: 缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕!那有什么办法来解决这个问题呢?基本解决思
1.缓存的受益和成本 1.1 受益 1.可以加速读写:Redis是基于内存的数据源,通过缓存加速数据读取速度 2.降低后端负载:后端服务器通过前端缓存降低负载,业务端使用Redis降低后端数据源的负载等 1.2 成本 1.数据不一致:后端数据源中的数据缓存到Redis,如果后端数据库中的数据被更新时,根据更新策略不同,Redis缓存层中的数据和数据源的数据有时间窗口不一致 2.代码维护成本:多
其实在之前的文章【缓存,确实很香,却也很受伤!】中,对缓存穿透的引发缘由及应对策略做过简要的描述。这篇文章将对这个问题再做下额外的扩展。 一、关于布隆过滤器 布隆过滤器支持两种操作:1、添加元素;2、判断元素是否存在。 布隆过滤器的特性:占用少量内存过滤海量数据 判断元素存在会返回两种结果: 1、不存在:表示元素肯定不存在于布隆过滤器中。 2、存在:表示元素可能存在于布隆过滤器中。说可能,是因为
缓存的使用,是一个逐渐演进的过程。 问一下你自己,最直接的使用缓存的原因是什么? 无它,唯快而已! 追溯一下自己最开始使用缓存的场景,一些数据库里存储的不变的配置信息,服务启动时,直接加载到本地公共模块,方便其它功能模块共享使用。这便是最基本,最简单的本地缓存应用。 一、服务与缓存 所谓的服务,简而言之,一层应用 + 一层数据,应用从数据层获取数据然后加工输出。 数据层,通常我们指的是持久化介质