关于：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、热点数据失效 - 版本历史

Eijux：/* 缓存降级 */

2021-05-11T18:06:45Z

缓存降级

@@ 第160行： / 第160行： @@
 === 缓存降级 ===
-缓存降级是指'''缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据'''。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
+当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。
-* 在项目实战中通常会将部分热点数据缓存到服务的内存中，这样一旦缓存出现异常，可以直接使用服务的内存数据，从而避免数据库遭受巨大压力。
+降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。

2021年5月11日 (二) 16:41 Eijux

2021-05-11T16:41:20Z

←上一版本		2021年5月12日 (三) 00:41的版本
第12行：		第12行：
	有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题：		有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题：
	# '''BloomFilter'''：（“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：每次查询的时候都先去BloomFilter判断，如果没有就直接返回null；如果存在再进行查缓存、DB查询；		# '''BloomFilter'''：（“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：每次查询的时候都先去BloomFilter判断，如果没有就直接返回null；如果存在再进行查缓存、DB查询；
	#* ~~注意BloomFilter没有删除操作，对于删除的key，可以在缓存中缓存null；~~		#* 注意 BloomFilter 没有删除操作，对于删除的 key，可以在缓存中缓存 null；
			#* 见：“'''[[什么是布隆过滤器（BloomFilter）？]]'''”
	# '''缓存空值'''：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），仍然'''为这些key在缓存中设置对应的值为null'''。		# '''缓存空值'''：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），仍然'''为这些key在缓存中设置对应的值为null'''。
	#* 要对这些key设置过期时间，以防止真的有数据；		#* 要对这些key设置过期时间，以防止真的有数据；
第147行：		第148行：
	#* 缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍，例：标记缓存时间30分钟，数据缓存设置为60分钟。这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。		#* 缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍，例：标记缓存时间30分钟，数据缓存设置为60分钟。这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。

	== 缓存预热 ==		== 其他缓存概念 ==
			=== 缓存预热 ===
	缓存预热是指'''系统上线后，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统'''。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。		缓存预热是指'''系统上线后，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统'''。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。
	* 如果不进行预热，那么Redis初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中，对数据库造成流量的压力。		* 如果不进行预热，那么Redis初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中，对数据库造成流量的压力。
第157行：		第159行：
	# 数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。		# 数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。

	== 缓存降级 ==		=== 缓存降级 ===
	缓存降级是指'''缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据'''。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。		缓存降级是指'''缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据'''。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
	* 在项目实战中通常会将部分热点数据缓存到服务的内存中，这样一旦缓存出现异常，可以直接使用服务的内存数据，从而避免数据库遭受巨大压力。		* 在项目实战中通常会将部分热点数据缓存到服务的内存中，这样一旦缓存出现异常，可以直接使用服务的内存数据，从而避免数据库遭受巨大压力。

Eijux：/* 热点数据失效 */

2021-05-11T16:09:31Z

热点数据失效

←上一版本		2021年5月12日 (三) 00:09的版本
第110行：		第110行：

	== 热点数据失效 ==		== 热点数据失效 ==
	~~热点数据失效：缓存的数据~~'''集体过期'''；		热点数据失效：缓存的“'''热点数据'''”“'''集体过期'''”；【击穿 + 雪崩？？？】

	=== 解决方案 ===		=== 解决方案 ===

Eijux：/* 缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期） */

2021-05-11T16:07:25Z

缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期）

←上一版本		2021年5月12日 (三) 00:07的版本
第49行：		第49行：

	=== 解决方案 ===		=== 解决方案 ===
			针对“热点数据过期”：
			# 设置热点数据永不过期：
			#* 物理不过期，针对热点key不设置过期时间；
			#* 逻辑过期，把过期时间存在 key 对应的 value 里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建；


			针对“大量请求”：
	# 采用'''分布式锁'''，只有'''拿到锁的第一个线程去请求数据库，然后插入缓存'''，当然每次拿到锁的时候都要去查询一下缓存有没有；		# 采用'''分布式锁'''，只有'''拿到锁的第一个线程去请求数据库，然后插入缓存'''，当然每次拿到锁的时候都要去查询一下缓存有没有；
	#: <syntaxhighlight lang="java">		#: <syntaxhighlight lang="java">

Eijux：/* 热点数据失效 */

2021-05-11T15:58:10Z

热点数据失效

←上一版本		2021年5月11日 (二) 23:58的版本
第139行：		第139行：
	#* 缓存标记：记录缓存数据是否过期，如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存；		#* 缓存标记：记录缓存数据是否过期，如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存；
	#* 缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍，例：标记缓存时间30分钟，数据缓存设置为60分钟。这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。		#* 缓存数据：它的过期时间比缓存标记的时间延长1倍，例：标记缓存时间30分钟，数据缓存设置为60分钟。这样，当缓存标记key过期后，实际缓存还能把旧数据返回给调用端，直到另外的线程在后台更新完成后，才会返回新缓存。

			== 缓存预热 ==
			缓存预热是指'''系统上线后，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统'''。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。
			* 如果不进行预热，那么Redis初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中，对数据库造成流量的压力。


			缓存预热解决方案：
			# 数据量不大的时候，工程启动的时候进行加载缓存动作；
			# 数据量大的时候，设置一个定时任务脚本，进行缓存的刷新；
			# 数据量太大的时候，优先保证热点数据进行提前加载到缓存。

			== 缓存降级 ==
			缓存降级是指'''缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据'''。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
			* 在项目实战中通常会将部分热点数据缓存到服务的内存中，这样一旦缓存出现异常，可以直接使用服务的内存数据，从而避免数据库遭受巨大压力。

Eijux：/* 解决方案 */

2021-05-11T15:55:47Z

解决方案

@@ 第89行： / 第89行： @@
 #* ehcache 本地缓存：在 Redis Cluster 完全不可用的时候，ehcache 本地缓存做临时支持；
 #* Hystrix进行限流 & 降级 ，比如一秒来了5000个请求，我们可以设置假设只能有一秒 2000个请求能通过这个组件，那么其他剩余的 3000 请求就会走限流逻辑；
 == 热点数据失效 ==

Eijux：/* 缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期） */

2021-05-11T15:50:22Z

缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期）

←上一版本		2021年5月11日 (二) 23:50的版本
第49行：		第49行：

	=== 解决方案 ===		=== 解决方案 ===
	# ~~采用分布式锁，只有~~'''拿到锁的第一个线程去请求数据库，然后插入缓存'''，当然每次拿到锁的时候都要去查询一下缓存有没有；		# 采用'''分布式锁'''，只有'''拿到锁的第一个线程去请求数据库，然后插入缓存'''，当然每次拿到锁的时候都要去查询一下缓存有没有；
	#: <syntaxhighlight lang="java">		#: <syntaxhighlight lang="java">
	//伪代码		//伪代码

Eijux：/* 缓存雪崩（缓存数据“集体过期”） */

2021-05-11T15:50:08Z

缓存雪崩（缓存数据“集体过期”）

←上一版本		2021年5月11日 (二) 23:50的版本
第77行：		第77行：

	== 缓存雪崩（缓存数据“集体过期”） ==		== 缓存雪崩（缓存数据“集体过期”） ==
	缓存雪崩：当某一时刻发生'''大规模的缓存失效'''~~的情况，如缓存服务宕机。~~		缓存雪崩：当某一时刻发生'''大规模的缓存失效'''的情况。

			可能出现的情况：
			# 数据过期时间相同，
			# 缓存服务宕机。

	=== 解决方案 ===		=== 解决方案 ===

Eijux：/* 缓存击穿（大量请求的“单个热点数据”失效） */

2021-05-11T15:48:21Z

缓存击穿（大量请求的“单个热点数据”失效）

←上一版本		2021年5月11日 (二) 23:48的版本
第45行：		第45行：
	* 针对于一些恶意攻击，攻击带过来的大量key是不存在的，可以考虑使用BloomFilter进行过滤。		* 针对于一些恶意攻击，攻击带过来的大量key是不存在的，可以考虑使用BloomFilter进行过滤。

	== ~~缓存击穿（大量请求的“单个热点数据”失效）~~ ==		== 缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期） ==
	缓存击穿：'''大量的请求同时查询同一个key'''时，此时这个'''key正好失效'''了，就会导致同一时间，这些请求都会去查询数据库，这样的现象我们称为缓存击穿。		缓存击穿：'''大量的请求同时查询同一个key'''时，此时这个'''key正好失效'''了，就会导致同一时间，这些请求都会去查询数据库，这样的现象我们称为缓存击穿。

Eijux：/* 缓存雪崩 */

2021-05-11T15:47:57Z

缓存雪崩

←上一版本		2021年5月11日 (二) 23:47的版本
第76行：		第76行：
	</syntaxhighlight>		</syntaxhighlight>

	== ~~缓存雪崩~~ ==		== 缓存雪崩（缓存数据“集体过期”） ==
	缓存雪崩：当某一时刻发生'''大规模的缓存失效'''的情况，如缓存服务宕机。		缓存雪崩：当某一时刻发生'''大规模的缓存失效'''的情况，如缓存服务宕机。

关于：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、热点数据失效 - 版本历史

Eijux：​/* 缓存降级 */

2021年5月11日 (二) 16:41 Eijux

Eijux：​/* 热点数据失效 */

Eijux：​/* 缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期） */

Eijux：​/* 热点数据失效 */

Eijux：​/* 解决方案 */

Eijux：​/* 缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期） */

Eijux：​/* 缓存雪崩（缓存数据“集体过期”） */

Eijux：​/* 缓存击穿（大量请求的“单个热点数据”失效） */

Eijux：​/* 缓存雪崩 */

Eijux：/* 缓存降级 */

Eijux：/* 热点数据失效 */

Eijux：/* 缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期） */

Eijux：/* 热点数据失效 */

Eijux：/* 解决方案 */

Eijux：/* 缓存击穿（被大量请求的“单个热点数据”过期） */

Eijux：/* 缓存雪崩（缓存数据“集体过期”） */

Eijux：/* 缓存击穿（大量请求的“单个热点数据”失效） */

Eijux：/* 缓存雪崩 */