爆款项目是2020年携程的一个新项目，目标是将全品类、高性价比的旅行商品统一集合在一个频道供用户选购。出于这样的业务定位，项目有三个特点：
在现代Web应用程序中，缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案，它提供了快速的读取和写入速度，并支持各种数据结构。然而，在使用Redis缓存时，您可能会遇到一些常见的问题，例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案，并提供相应的Java代码示例。
内存缓存是一种将数据存储在内存中的技术，可以提高数据的读取速度和响应速度。常见的内存缓存技术包括 Redis、Memcached 等。在应用程序中，可以使用内存缓存来缓存一些常用的数据，以减少对数据库等存储介质的访问，从而提高应用程序的性能。
在请求达到后端之后，对需要进行缓存的接口，会先去 Redis 中找有无数据，没有的话会继续走正常的业务流程，然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份，下次相同请求进来后，就可以直接从 Redis中 拿到数据。
像电商项目，一般采取将不同分类的商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。
缓存大家再熟悉不过了，几乎是现在任何系统的标配，并引申出来很多的问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩.......哎，作为天天敲业务代码的人，哪有时间天天考虑这么多的破事。直接封装一个东西，我们直接拿来就用岂不是美哉。看了项目组的代码，我也忍不住 diy 了，对于增删就算了，就是 get set 的 API 调用，修改？直接删了重新添加吧，哪有先查缓存再去修改保存的。难点就在于缓存的查询，要不缓存的穿透、击穿、雪崩会诞生对吧。
就是⼀种缓存淘汰策略。计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除⼀些内容，给新内容腾位置。但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么⽤的缓存，⽽把有⽤的数据继续留在缓存⾥，⽅便之后继续使⽤。LRU 缓存淘汰算法就是⼀种常⽤策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是淘汰掉最近最久未使用的缓存。
很多使用场景，查询的缓存数据都是由定时任务取刷新，然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。如果这些 key 在同一时间失效， 那么失效的时候，大量的请求过来。就会直接打到 DB 上， 这个时候 DB 很可能被打垮，即使马上重启也会被新的流量打垮。
查询一个根本不存在的数据， 缓存和DB都不会命中， 白嫖了缓存层和DB 。 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。
本文为读 lodash 源码的第八篇，后续文章会更新到这个仓库中，欢迎 star：pocket-lodash
来源：blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506
设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。
数据存储在数据库中，为了加快业务访问的速度，我们将数据库中的一些数据放在缓存中，那么问题来了，如何确保db和缓存中数据的一致性呢？我们列出了5种方法，大家都了解一下，然后根据业务自己选择。
每个人心里都有一团火，路过的人只看到烟。 ——《至爱梵高·星空之谜》 本文为读 lodash 源码的第八篇，后续文章会更新到这个仓库中，欢迎 star：pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新，gitbook地址：pocket-lodash 前言 在《lodash源码分析之Hash缓存》和《lodash源码分析之List缓存》介绍了 lodash 的两种缓存方式，这两种缓存方式都实现了和 Map 一致的数据管理接口，其中 List 缓存只在不支持 Map 的环境中使用，那何时使用 H
缓存是提高服务性能的关键，同时也是防止后端服务雪崩的良药，缓存应用比较广泛的主要是memcached或者redis，而redis甚至还有扩展为集群版本的codis，但本质上还是将key哈希之后路由到集群中某台机器上存储，也就是单key只能存在于单台机器。这种情况下，如果有热点key存在，即使是分布式缓存，仍然可能会因为流量过大导致单机网卡过载而无法正常工作。
Redis 是当前最流行的 NoSQL数据库。Redis主要用来做缓存使用，在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了关键性的作用，很大程度上提高系统的性能。当然在使用过程中，也会出现一些异常情景，导致Redis失去缓存作用。
来源 | OSCHINA 社区 作者 | 京东云开发者-京东物流 陈昌浩 原文链接：https://my.oschina.net/u/4090830/blog/6863647 1 导读 Redis 是当前最流行的 NoSQL 数据库。Redis 主要用来做缓存使用，在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了关键性的作用，很大程度上提高系统的性能。当然在使用过程中，也会出现一些异常情景，导致 Redis 失去缓存作用。 2 异常类型 异常主要有 缓存雪崩 缓存穿透 缓存击穿。 2.1 缓存雪崩 2.1.1 现
从第一个缓存框架 Memcached 诞生以来，缓存就广泛地存在于互联网应用中。如果你的应用流量很小，那么使用缓存可能并不需要做多余的考虑。但如果你的应用流量达到了成百上千万，那么你就不得不考虑深层次的缓存问题：缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩。 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为这个数据不存在，所以永远不会被缓存，所以每次请求都会去请求数据库。 例如我们请求一个 UserID 为 -1 的用户数据，因为该用户不存在，所以该请求每次都会去读取数据库。在这种情况下，如果某些心怀不轨的人利用这个存
从第一个缓存框架 Memcached 诞生以来，缓存就广泛地存在于互联网应用中。如果你的应用流量很小，那么使用缓存可能并不需要做多余的考虑。但如果你的应用流量达到了成百上千万，那么你就不得不考虑深层次的缓存问题：缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩。
上周参加一个云原生 DevOps 开发的面试，第一轮面试问一些技能、项目相关问题，最后留了 20 分要求用 Golang 实现 LRU。
互联网软件神速发展，用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因，所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的，需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。
Vue3的内置KeepAlive组件是一个高效且实用的抽象组件，它能够优化组件性能，减少频繁卸载和挂载DOM所带来的开销。对于一些复杂的、需要长时间计算或获取数据的组件，使用KeepAlive可以极大提高用户体验。接下来我们将通过剖析KeepAlive组件的源码，来深入理解其背后的实现原理，主要分析组件渲染、缓存处理、props参数的处理，以及组件卸载过程。
1.2 配置自定义Key生成器CacheKeyGenerator 缓存的Java对象一定要重写hashCode和eqauls
在原有失效时间基础上增加一个随机值，比如1~5分钟的随机，这样每个缓存的过期时间重复率就会降低，集体失效概率也会大大降低。
缓存是最直接有效提升系统性能的手段之一。个人认为用好用对缓存是优秀程序员的必备基本素质。
我们在使用缓存的时候，不管Redis或者是Memcached，基本上都会遇到以下3个问题：缓存穿透、缓存并发、缓存集中失效。这篇文章主要针对【缓存并发】问题展开讨论，并给出具体的解决方案。
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
TMC，即“透明多级缓存（Transparent Multilevel Cache）”，是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案。
作者：zeb_perfect 来源：blog.csdn.net/zeb_perfect 前言 设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。 解决方案 有很多种方法可以有效地解决
缓存异常有四种类型，分别是 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存和数据库的数据不一致。
缓存在很多场景下都是相当有用的。例如，计算或检索一个值的代价很高，并且对同样的输入需要不止一次获取值的时候，就应当考虑使用缓存。
打开 google sheets，编辑完数据准备导出，文件下的子菜单，从上到下扫了几遍愣是没找到导出按钮，不对呀，明明一直在这？？？
Spring Cache 是一个框架，实现了基于注解的缓存功能，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能。
在 JedisCommands 接口中，其提供了操作 Redis 的全部方法，分别对应着 Redis 的各种操作命令，但遗憾的是，该接口中并没有给出详细的注释。
本文为读 lodash 源码的第七篇，后续文章会更新到这个仓库中，欢迎 star：pocket-lodash
如果缓在某一个时刻出现大规模的key失效，那么就会导致大量的请求打在了数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。这时候如果运维马上又重启数据库，马上又会有新的流量把数据库打死。这就是缓存雪崩。
缓存系统，一般流程都是按照key去查询缓存，如果不存在对应的value，就去后端系统（例如：持久层数据库）查找。如果key对应的value是一定不存在的，并且对该key并发请求量很大，就会对后端系统造成很大的压力，这就叫做缓存穿透。
业务场景中经常会有各种大key的情况， 比如： 1. 单个简单的key存储的value很大（例如排行榜信息，key是固定的，value排行榜几十万的数据） 2. hash、set、zset、list中存储过多的元素（以万为单位）
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
Spring Cache是Spring体系下标准化缓存框架。Spring Cache有如下优势：
在生产环境中，会因为很多的原因造成访问请求绕过了缓存，都需要访问数据库持久层，虽然对Redsi缓存服务器不会造成影响，但是数据库的负载就会增大，使缓存的作用降低
这里的思路是,通过key查询jvm内存是否有数据,有数据直接返回结果,没有数据,则通过AOP执行目标对象方法,查询数据库,将结果再插入到jvm内存中
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
