河南省住建厅网站豫建设标,微信推广平台,白云区住房和建设水务局网站,国家工信部网站备案查询1. 缓存穿透 什么是缓存穿透#xff1f; 缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 是不合理的#xff0c;根本不存在于缓存中#xff0c;也不存在于数据库中 。这就导致这些请求直接到了数据库上#xff0c;根本没有经过缓存这一层#xff0c;对数据库造成了巨大的压力…1. 缓存穿透 什么是缓存穿透 缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 是不合理的根本不存在于缓存中也不存在于数据库中 。这就导致这些请求直接到了数据库上根本没有经过缓存这一层对数据库造成了巨大的压力可能直接就被这么多请求弄宕机了。 eg某个黑客故意制造一些非法的 key 发起大量请求导致大量请求落到数据库结果数据库上也没有查到对应的数据。也就是说这些请求最终都落到了数据库上对数据库造成了巨大的压力。 方案最基本的就是首先做好参数校验一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。 1缓存无效 key 如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 Redis 中去并设置过期时间具体命令如下SET key value EX 10086 。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况如果黑客恶意攻击每次构建不同的请求 key会导致 Redis 中缓存大量无效的 key 。很明显这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。另外这里多说一嘴一般情况下我们是这样设计 key 的表名:列名:主键名:主键值 。 代码 public Object getObjectInclNullById(Integer id) {// 从缓存中获取数据Object cacheValue cache.get(id);// 缓存为空if (cacheValue null) {// 从数据库中获取Object storageValue storage.get(key);// 缓存空对象cache.set(key, storageValue);// 如果存储数据为空需要设置一个过期时间(300秒)if (storageValue null) {// 必须设置过期时间否则有被攻击的风险cache.expire(key, 60 * 5);}return storageValue;}return cacheValue; } 2布隆过滤器 布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在于海量数据中。我们需要的就是判断 key 是否合法有没有感觉布隆过滤器就是我们想要找的那个“人”。具体是这样做的把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中当用户请求过来先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话直接返回请求参数错误信息给客户端存在的话才会走下面的流程。加入布隆过滤器之后的缓存处理流程图如下。 但是需要注意的是布隆过滤器可能会存在误判的情况。总结来说就是布隆过滤器说某个元素存在小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在那么这个元素一定不在。 为什么会出现误判的情况呢? 我们还要从布隆过滤器的原理来说 我们先来看一下当一个元素加入布隆过滤器中的时候会进行哪些操作 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算得到哈希值有几个哈希函数得到几个哈希值。根据得到的哈希值在位数组中把对应下标的值置为 1。 我们再来看一下当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候会进行哪些操作 对给定元素再次进行相同的哈希计算得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1如果值都为 1那么说明这个值在布隆过滤器中如果存在一个值不为 1说明该元素不在布隆过滤器中。 然后一定会出现这样一种情况不同的字符串可能哈希出来的位置相同。 可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数来降低概率 2. 缓存击穿 什么是缓存击穿 缓存击穿中请求的 key 对应的是 热点数据 该数据 存在于数据库中但不存在于缓存中通常是因为缓存中的那份数据已经过期 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上对数据库造成了巨大的压力可能直接就被这么多请求弄宕机了。 eg秒杀进行过程中缓存中的某个秒杀商品的数据突然过期这就导致瞬时大量对该商品的请求直接落到数据库上对数据库造成了巨大的压力。 方案 设置热点数据永不过期或者过期时间比较长。针对热点数据提前预热将其存入缓存中并设置合理的过期时间比如秒杀场景下的数据在秒杀结束之前不过期。请求数据库写数据到缓存之前先获取互斥锁保证只有一个请求会落到数据库上减少数据库的压力。 3. 缓存雪崩 什么是缓存雪崩 实际上缓存雪崩描述的就是这样一个简单的场景缓存在同一时间大面积的失效导致大量的请求都直接落到了数据库上对数据库造成了巨大的压力。 这就好比雪崩一样摧枯拉朽之势数据库的压力可想而知可能直接就被这么多请求弄宕机了。 另外缓存服务宕机也会导致缓存雪崩现象导致所有的请求都落到了数据库上。 eg数据库中的大量数据在同一时间过期这个时候突然有大量的请求需要访问这些过期的数据。这就导致大量的请求直接落到数据库上对数据库造成了巨大的压力。 解决方案 针对 Redis 服务不可用的情况 采用 Redis 集群避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。限流避免同时处理大量的请求。 针对热点缓存失效的情况 设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。缓存永不失效不太推荐实用性太差。设置二级缓存。