造成这种情况的原因如下: 系统设计不合理,缓存数据更新不及时 爬虫等恶意攻击 解决方案: 如果key在数据库中也不存在,那么就写一个空值到Redis中,并设置一个过期时间,避免一直占用内存 查询缓存之前使用布隆过滤器拦截...缓存击穿 缓存击穿,就是常说的热点key问题,当一个正有非常巨大的访问量访问的key 在失效的瞬间,大量的请求击穿了缓存,直接落到了数据库上,然后所有从数据获取到数据的线程又都并发的想要把数据缓存到...解决方案: 使用互斥锁,同一时刻只允许一个线程去构建缓存,其他线程等待构建完毕后去缓存取 定时更新,假如缓存过期时间为60分钟,则单独设置一个线程每59分钟去负责更新缓存 缓存雪崩 由于Redis是基于内存的应用...Redis 的持久化机制 数据库缓存双写一致性 当一个数据需要更新时因为不可能做到同时更新数据库和缓存、那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题,而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的...解决方案: 读的时候,先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。 更新的时候,先更新数据库,然后再删除缓存。 参考自公众号:石杉的架构笔记
相关的,建议设置:Vary: Cookie 那么为啥推荐这两个配置呢?...所以一般我们都会在客户端和服务器间进行一些缓存,对于一些重复的请求数据,如果之前的响应已经被存储到缓存数据库中,满足一定条件的话就会直接去缓存中取,不会到达服务器。...那么,HTTP 缓存一般又分为两种,强缓存和协商缓存: 强缓存 强缓存,在缓存数据未失效的情况下,客户端可以直接使用缓存数据,不用和数据库进行交互。...浏览器第一次请求时,服务器会将缓存标识与数据一起返回给客户端,客户端将二者备份至缓存数据库中。...虽然我们是没有权限访问这个数据的,但是数据却被存到缓存数据库里了。一旦数据已经被存下来了,攻击者就可以利用 Spectre 漏洞获取到这些缓存数据了。
在计算中,缓存是一种存储数据的硬件或软件组件,以便可以更快地满足未来对该数据的请求;存储在缓存中的数据可能是早期计算的结果或存储在其他地方的数据副本。...当可以在缓存中找到请求的数据时发生缓存命中,而当找不到时发生缓存未命中。...缓存命中是通过从缓存中读取数据来提供的,这比重新计算结果或从较慢的数据存储中读取要快;因此,缓存可以处理的请求越多,系统执行的速度就越快。 为了具有成本效益并能够有效地使用数据,缓存必须相对较小。...缓存可以说是无处不在,比如:PC电脑中的内存、CPU中有二级缓存、http协议中的缓存控制、CDN加速技术,无不都是使用了缓存的思想来解决性能问题。...缓存是用于解决高并发场景下系统的性能及稳定性问题的银弹。 本期《大牛书单》,我们请来了几位鹅厂同事,聚焦不同类型的缓存,为大家推荐一些相关的书籍。
redis 介绍 redis是业界主流的key-value nosql 数据库之一。...与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。...MultiUtility工具:Redis是一个多功能实用工具,可以在很多如:缓存,消息传递队列中使用(Redis原生支持发布/订阅),在应用程序中,如:Web应用程序会话,网站页面点击数等任何短暂的数据...默认,每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池,然后作为参数Redis,这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。...Lpush命令将一个或多个值插入到列表头部。 如果 key 不存在,一个空列表会被创建并执行 LPUSH 操作。 当 key 存在但不是列表类型时,返回一个错误。
数据库与缓存 摘要: 这里讲的缓存是数据库本身的缓存,并不是外部缓存例如Redis/Memcache等等。...什么时候使用数据库缓存 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 10.5. 谁来控制数据库缓存 10.6. 怎么控制数据库缓存 10.6.1. SQL_CACHE 缓存 10.6.2....什么时候使用数据库缓存 频繁访问且返回相同结果集的情况下使用缓存。 偶尔查询一次且间隔时间较长的情况下不要使用缓存。...当一条SQL查询时如果结果集在内存中称作“命中” 10.4. 涉及缓存的地方有哪些 数据库本身,查看数据库缓存状态 数据库应用程序接口(ODBC、JDBC......) 10.5....谁来控制数据库缓存 通常DBA只能控制数据库缓存是否开启,分配多少内存给缓存使用,过期销毁时间,以及策略等等. 上面我已经说过,通常数据库默认都开启缓存,所以更多的时候我们的操作是禁用缓存。
6)、此时,返回给客户端,完成一次查询操作。 7)、缓存层还有一个熔断机制,如果存储层挂掉了,可以让客户端的请求直接打到缓存层上。 ...数据库会记录下所有变更数据库状态的指令,除了指定数据库的查询命令,其它的命令都是来自client的。 ...aof中,everysec是将缓存区的内容每隔一秒去写入到aof中,no是将写入aof的操作交由操作系统来决定,一般而言,为了提高效率,操作系统会将缓存区被填满才会开始同步数据到磁盘中。...一般推荐everysec默认的方式,速度比较快,安全性比较高。 5)、AOF日志文件是一个纯追加的文件,就算遇到突然断电也可以尽最大权力去保证数据的无损。...AOF和RDB的混合模式目前推荐的持久化方式。
缓存数据库介绍 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库,随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的...NoSQL数据库的四大分类 键值(Key-Value)存储数据库 这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。..., Oracle BDB 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等。...图形(Graph)数据库[3] Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph 社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱 图结构 利用图结构相关算法。...与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。
概念: redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库 1.1.什么是NOSQL NoSQL(NoSQL = Not Only SQL),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库理念...2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。...客户端 Jedis Jedis: 一款java操作redis数据库的工具....提供index.html页面,页面中有一个省份 下拉列表 2. 当 页面加载完成后 发送ajax请求,加载所有省份 * 注意:使用redis缓存一些不经常发生变化的数据。...* 数据库的数据一旦发生改变,则需要更新缓存。
一、缓存数据库的由来和必然 Mysql数据一般存放在磁盘,效率比较低.虽然在数据库层也做了对应的缓存,但是这种缓存一般针对的是查询的内容而且粒度也比较小,一般只有表中数据没有发生变化时候,缓存才能起作用....这并不能减少业务系统对数据库产生的增、删、查、改的庞大IO压力。...这些需求使得缓存数据库应运而生 二、数据库缓存的技术特点 对热点数据的高速缓存 提高应用的响应速度 缓解后端数据库的压力 三、缓存中间件Memcache VS Redis Memcache:代码层次类似...,于是程序就会轮询一遍所有的流(epoll 是只轮询那些真正发出了事件的流),并且只依次顺序的处理就绪的流,这种做法就避免了大量的无用操作。...这里“多路”指的是多个网络连接,“复用”指的是复用同一个线程。
数据库缓存一致性问题 问题: 更新数据时是先删除缓存还是先更新数据库?...先删除缓存再更新数据库 问题: 两个并发操作,一个更新操作,一个查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把旧的数据读出来放到缓存中,然后更新了数据库,于是缓存中的数据还是老的数据。...先更新数据库,再删除缓存 大家可以思考一下,这样就完全没有一点漏洞存在了吗?...如果命中了缓存,则更新缓存,然后再由Cache自己更新数据库(这是一个同步操作) 对于读写缓存穿透模式而言,我们直接面向缓存代理进行数据存储管理开发,而由缓存代理帮我们实现缓存和数据库的一致性。...1.线程A先发起一个写操作,第一步先更新数据库 2.线程B再发起一个写操作,第二步更新了数据库 3.由于网络等原因,线程B先更新了缓存 4.线程A更新缓存。
这里和大家分享一下,对缓存、数据库一致性问题问题 先学一下,缓存与数据库的读写顺序 Redis缓存读写的三种模式 Cache Aside 读写分离模式 / Read/Write Through...缺点:缓存、数据库 存在数据不一致的问题 场景:适用于读多写少的场景,比如电商平台的商品详情页,页面出现一些脏数据。 下面讲解Redis更新数据库、缓存顺序问题会再次提到。...这种策略实现较为复杂,一般少用 优缺点: 优点:写操作快,一致性高,缓存与数据库保持一致,缓存命中率高 缺点:读操作慢,因为读数据不在缓存的话,还是要从数据库中捞取数据, 场景:适合读少写多的场景,比如云存储...在并发量不是很大的情况下,一般是没什么问题的,但是这里都用到缓存了,并发问题还是需要我们去着重考虑的 在高并发业务下,先更新缓存,还是先更新数据库,就会出现缓存中出现脏数据,或者说缓存、数据库不一致的现象...答案是不会的,这样做是为了尽可能保证缓存中数据的准确一致,但是删除策略,会保证下一次重新读数据库到缓存是最新的,所以没必要命中缓存的情况下,继续更新了。 所以一个读线程是这样操作的 ?
《服务通过缓存传递数据,是否可行》一文引发一个服务之间“通过缓存传递数据”设计合理性的讨论。...如上图: service-A将数据放入cache service-B从cache里读取数据 这种架构设计好还是不好,网友进行了激烈的讨论,感兴趣的同学可以看下《服务通过缓存传递数据,是否可行》的评论,看到这么多互联网技术人对一个技术方案问题进行思考与探讨...先说结论 楼主旗帜鲜明的反对“服务之间通过缓存传递数据”。...二、数据共管场景,两个(多个)service同时读写一个cache实例会导致耦合 如果不是数据管道,是两个(多个)service对一个cache进行数据共管,同时读写,也是不推荐的,这些service会因为这个...cache实例里,也是不推荐的,需要垂直拆分,实例解耦。
大家都知道wordpress过于庞大,到了一定的访问量之后就有亿点点的卡顿,加载时间特别感人。但是,WP Fastest Cache这时候就有点用,设置也比较简单,并且拥有汉化,可以切换多种语言。...插件设置页面 image.png 文字介绍 此插件使用最快的方法Mod_Rewrite 发布帖子或页面时,将删除所有缓存文件 管理员可以从选项页面删除所有缓存的文件 管理员可以从选项页面删除缩小的CSS...和JS文件 使用短代码阻止特定页面或帖子的缓存 缓存超时–在确定的时间删除所有缓存的文件 特定页面的缓存超时 启用/禁用移动设备的缓存选项 为登录用户启用/禁用缓存选项 SSL支持 CDN支持 Cloudflare...利用浏览器缓存–减少重复访问者的页面加载时间 合并CSS –通过将多个CSS资源合并为一个,减少HTTP往返次数 结合JS 禁用表情符号–您可以删除表情符号内联CSS和wp-emoji-release.min.js...利用浏览器缓存–减少重复访问者的页面加载时间 合并CSS –通过将多个CSS资源合并为一个,减少HTTP往返次数 结合JS 禁用表情符号–您可以删除表情符号内联CSS和wp-emoji-release.min.js
由于头像图片是放在国外Gravatar的服务器上,加上这是一项免费服务,很难有保证,Gravatar的服务器经常挂掉,国内访问读取缓慢,严重影响博客加载速度,因此把Gravatar头像缓存到本地服务器是很有必要的...由于头像图片是放在国外Gravatar的服务器上,加上这是一项免费服务,很难有保证,Gravatar的服务器经常挂掉,国内访问读取缓慢,严重影响博客加载速度,因此把Gravatar头像缓存到本地服务器是很有必要的...以上头像缓存插件,功能类似,都是把Gravatar头像下载到本地服务器上,然后读取缓存的图片,从而提高加载速度。...启用插件后,第一次打开有头像的页面可能会较慢,因为正在下载缓存图片,之后速度会明显提升。 注:如果你使用的是HotNews pro主题,推荐使用第一款和最后一款。...喜欢自己折腾的童鞋可以参考下面的方法将头像缓存功能集成到主题中: 另外,介绍一款自动检测留言者是否申请Gravatar头像的插件: Gravatar Signup Encouragement 当你输入的邮箱地址未注册
Privatus是一款网页缓存清理工具,支持Safari、Chrome、Firefox、Opera等多种浏览器,能够快速帮你清理缓存。...Privatus网页缓存清理工具图片特色1、很简单,因为它可以在您退出浏览器或电子邮件程序时自动运行2、快速,因为它在后台运行,因此您无需等待缓存清除,然后再次使用Web浏览器3、更清洁HD因为它将删除浏览器缓存...,历史记录,下载缓存,quicktime缓存,favicons,热门站点,java缓存,flash缓存,html5缓存,电子邮件缓存,电子邮件,垃圾邮件和垃圾邮件。
本文主要讨论这么几个问题: (1)啥时候数据库和缓存中的数据会不一致 (2)不一致优化思路 (3)如何保证数据库与缓存的一致性 一、需求缘起 上一篇《缓存架构设计细节二三事》(点击查看)引起了广泛的讨论...假设先写数据库,再淘汰缓存:第一步写数据库操作成功,第二步淘汰缓存失败,则会出现DB中是新数据,Cache中是旧数据,数据不一致【如上图:db中是新数据,cache中是旧数据】。 ?...假设先淘汰缓存,再写数据库:第一步淘汰缓存成功,第二步写数据库失败,则只会引发一次Cache miss【如上图:cache中无数据,db中是旧数据】。 结论:先淘汰缓存,再写数据库。...二、为什么数据会不一致 回顾一下上一篇文章中对缓存、数据库进行读写操作的流程。...,读出了脏数据,脏数据又入了缓存,缓存与数据库中的数据不一致出现了 三、不一致优化思路 能否做到先发出的请求一定先执行完成呢?
缓存与数据库的操作时序,不管是《Cache Aside Pattern》中的方案,还是《究竟先操作缓存,还是数据库?》中的方案,都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。...一、数据库主从不一致 先回顾下,无缓存时,数据库主从不一致问题。 ?...可以看到,主从不一致的影响时间很短,在主从同步完成后,就会读到新数据。 二、缓存与数据库不一致 再看,引入缓存后,缓存和数据库不一致问题。 ?...可以看到,加入缓存后,导致的不一致影响时间会很长,并且最终也不会达到一致。 三、问题分析 可以看到,这里提到的缓存与数据库数据不一致,根本上是由数据库主从不一致引起的。...问:该方案,只能优化,并发读写情况下,缓存与数据库一致性问题。如果,缓存与数据库两次操作,原子性被破坏(例如:修改数据库成功,淘汰缓存失败,导致的数据不一致),如何优化数据的一致性呢?
发现一本不错的书籍,名叫《Build Your Own Database From Scratch》,也就是从零实现一个你自己的 SQL 数据库,书中有完整的代码演示,用 Go 语言实现。...实现磁盘 B+ 树 第一部分实际上是去构建一个基于磁盘的 KV 存储引擎,这里是使用的磁盘 B+ 树作为数据存储和组织的方式。...KV 之上的 SQL 数据库 第二部分,是在前面实现的 B+ 树 KV 存储引擎之上,去构建一个迷你的 SQL 数据库,当然支持的语法比较有限,只涉及到简单的一些 CRUD 的语法。...并且在 KV 之上支持了事务的特性,然后对数据表进行解析、存储,总体来说是一个比较完整的资料。...当然,唯一的缺点是这本书是英文的,没有中文版,但书中都是使用了一些专业性强的术语,并没有太多生僻的词句,理解起来应该不难。
但是一旦引入了缓存,就一定会遇到缓存中的数据与数据库中的数据如何保持一致的问题,本文就是针对两者之间的数据一致性问题进行分析,一步一步分析以及解决。...先写数据库再写缓存 由于引入了Redis缓存,数据会保存在数据库以及Redis中,这就带来了另一个头痛的问题,如何保证两边的数据一致性,到底是先更新数据库还是先更新Redis缓存呢?...先写缓存再写数据库 另外一种方案,如果先更新Redis再更新数据库,但是Redis缓存更新成功了,数据库更新失败了,那么就说明缓存中为业务最新值,而数据库中是业务旧值,那么此时进行数据查询的时候服务可以获取到最新值...,但是过一段时间缓存失效之后,又会从数据库中获取到旧值,又会出现数据不一致的情况。...另外其实设置缓存也是一种兜底的策略,就是当数据出现不一致的情况时,至少有个过期时间可以让缓存中的数据失效,从而从数据库中重新获取最新的数据来更新缓存。
首先我们知道,现在将高速缓存应用于业务当中已经十分常见了,甚至可能跟数据库的频率不相上下。你的用户量如果上去了,直接将一个裸的 MySQL 去扛住所有压力明显是不合理的。...这样有两个好处,一个是能够降低数据库的压力,另一个自不必说,对相同数据来说能够有效的降低 API 的 RT(Response Time)。...后者其实还好,降低数据库的压力显得尤为重要,因为我们的业务服务虽然能够以较低的成本做到横向扩展,但数据库不能。 这里的不能,其实不是指数据库不能扩展。...Cache Aside Pattern 其中最经典的方案就是 Cache Aside Pattern ,这套定义了一套缓存和数据库的读写方案,以此来保证缓存和数据库中的数据一致性。...然而这还只是缓存数据源单一的情况,如果缓存中缓存的是某个读模型,其数据是通过多张表的数据计算得出的,其开销会更大。 读模型,简单理解就是用现有数据,计算、统计出来的一些数据。
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