提示:本文共有 1392 个字,阅读大概需要 3 分钟。
缓存雪崩
简介: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,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决办法(中华石杉老师在他的视频中提到过,视频地址在最后一个问题中有提到):
事前:尽量保证整个 redis 集群的高可用性,发现机器宕机尽快补上。选择合适的内存淘汰策略。事中:本地ehcache缓存 + hystrix限流 降级,避免MySQL崩掉事后:利用 redis 持久化机制保存的数据尽快恢复缓存缓存穿透
简介:一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决办法: 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),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),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。
参考:
如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作,但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同,这样也就导致了结果的不同!
推荐一种方案:分布式锁(zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁)。(如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题,不要使用分布式锁,这样会影响性能)
基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为:每个客户端对某个方法加锁时,在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下,生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单,只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候,只需将这个瞬时节点删除即可。同时,其可以避免服务宕机导致的锁无法释放,而产生的死锁问题。完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。
在实践中,当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。
参考:
https://www.jianshu.com/p/8bddd381de06如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
一般来说,就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话,缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况,最好不要做这个方案,读请求和写请求串行化,串到一个内存队列里去,这样就可以保证一定不会出现不一致的情况
串行化之后,就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低,用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。
参考: Java工程师面试突击第1季(可能是史上最好的Java面试突击课程) 中华石杉老师!公众号后台回复关键字“1”即可获取该视频内容。
公众号如果大家想要实时关注我更新的文章以及分享的干货的话,可以关注我的公众号。
《Java面试突击》: 由本文档衍生的专为面试而生的《Java面试突击》V2.0 PDF 版本后台回复 “Java面试突击” 即可免费领取!
Java工程师必备学习资源: 一些Java工程师常用学习资源公众号后台回复关键字 “1” 即可免费无套路获取。
看到此处说明本文对你还是有帮助的,关于“面试中关于Redis的问题看这篇就够了”留言是大家的经验之谈相信也会对你有益,推荐继续阅读下面的相关内容,与本文相关度极高!