，今天给大家整理一篇关于Redis经常被问到的问题：缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等概念的入门及简单解决方案。...（2）还有一个解决办法解决方案是：给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存，实例伪代码如下： ?...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。...关于缓存崩溃的解决方法，这里提出了三种方案：使用锁或队列、设置过期标志更新缓存、为key设置不同的缓存失效时间，还有一各被称为“二级缓存”的解决方法，有兴趣的读者可以自行研究。...这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。
这样就导致用户查询的时候，在 缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。...这样就可以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 解决办法 （1）直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作下； （2）数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载； （3）定时刷新缓存； 四、缓存更新 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外...，过期的话就去底层系统得到新数 据并更新缓存。...因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。
PHPCMS默认的搜索结果是越旧的文章排在越前面，缺少活度。在网上的解决办法把最新的文章排在前面，其实我觉得最相关的文章排在前面才是最合适的。
这是 NuGet 的缓存的坑 我使用了 BaGet 搭建我私有的 NuGet 服务器，他的速度很快，但是索引一个上传的 NuGet 库依然需要一定的时间。...refresh its HTTP cache if it can’t find the package requested · Issue #3116 · NuGet/Home 也就是 NuGet 没有刷新自己缓存认为不存在某个库
试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢？我们可以脑补一下。...而不会像文章开头的那个逻辑产生的问题，后续的查询操作一直都在取老的数据。...那么，是不是Cache Aside这个就不会有并发问题了？...4、上面，我们没有考虑缓存（Cache）和持久层（Repository）的整体事务的问题。比如，更新Cache成功，更新数据库失败了怎么吗？或是反过来。
许多人在更新缓存时，先删除缓存，然后再更新数据库，而后续的操作会把数据再装载入缓存中。 然而，这个逻辑是错误的!!!...试想，两个并发操作，一个更新，一个查询，更新删除缓存后，查询没有命中缓存，先把旧数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是旧数据，导致缓存中持续地产生脏数据....而不会像文章开头的那个逻辑产生的问题，后续的查询操作一直都在取老的数据。...那么，是不是Cache Aside这个就不会有并发问题了？...但是，其带来的问题是，数据不是强一致性的，而且可能会丢失（我们知道Unix/Linux非正常关机会导致数据丢失，就是因为这个事）。
试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 ? 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢？我们可以脑补一下。...而不会像文章开头的那个逻辑产生的问题，后续的查询操作一直都在取老的数据。...那么，是不是Cache Aside这个就不会有并发问题了？...4）上面，我们没有考虑缓存（Cache）和持久层（Repository）的整体事务的问题。比如，更新Cache成功，更新数据库失败了怎么吗？或是反过来。
试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 ? ? 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以没有文章前面提到过的那个问题呢？我们可以脑补一下。...而不会像文章开头的那个逻辑产生的问题，后续的查询操作一直都在取老的数据。...那么，是不是Cache Aside这个就不会有并发问题了？...4）上面，我们没有考虑缓存（Cache）和持久层（Repository）的整体事务的问题。比如，更新Cache成功，更新数据库失败了怎么吗？或是反过来。
试想，两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。...更新：先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。 ? 注意，我们的更新是先更新数据库，成功后，让缓存失效。那么，这种方式是否可以避免文章前面提到过的那个问题呢？...这样一来就能避免用文章开头的那个逻辑产生的问题，也就是后续的查询操作一直都在取老的数据。...那么，是不是 Cache Aside 这个就不会有并发问题了？...4）上面，我们没有考虑缓存（Cache）和持久层（Repository）的整体事务的问题。比如，更新 Cache 成功，更新数据库失败了怎么吗？或是反过来。
问题：项目中，Redis用了缓存热点数据，持久化数据在MySQL DB中；那么Redis缓存数据什么时候更新呢？ 方法A: 步骤：1....删除缓存，2.更新DB , 3.下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果另外一个读任务发生在"更新DB"之前，那么缓存就"更新DB"之前的“脏数据”； 方法B:...步骤：1.更新DB，2.更新缓存； 存在的问题：如果发生并发“更新数据”，程序不能保证“更新缓存”的先后顺序，存在“脏数据”的可能性； 方法C:...下一次读操作没有命中缓存时，更新缓存； 存在的问题：如果在步骤1“更新DB”之前，有一个并发读任务没有命中缓存，从DB读取到“老数据”，在步骤2之后才把“老数据”更新到缓存，那么缓存中就是...“脏数据”； 思考：方法C采取的策略，在实际场景中发送的概率比前两种方法小很多；但是怎么完全杜绝这种问题呢？
程序中图片是动态显示的原先把打算把图片保存在服务器端然后显示可是由于ie的缓存问题导致图片无法实时更网络 程序中图片是动态显示的...原先把打算把图片保存在服务器端然后显示 可是由于ie的缓存问题导致图片无法实时更新显示 所以改为把图片存在session中然后再显示 需要保存的时候再保存到本地 //－－－－－－－－－－－－－－chart.ashx.cs...ashx 为扩展名的文件是HTTP handlers ，SimpleHandlerFactory 事件工厂知道如何编译该文件，并实例化IHttpHandler 接口，不需要配置web.config也不需要更新
《缓存，究竟是淘汰，还是修改？》发出后，有朋友提到，高并发的情况下，缓存的更新可能存在问题，今天简单聊聊这个话题。...（1）把token放在缓存中，每次带上token去调用接口； （2）如果token过期，需要去申请新token； （3）申请完新token，需要把新token更新到缓存里。...高并发下可能存在的问题，如图： ?...线上s1和s2只从缓存读取token 更新token异步，asy-Master定期更新token，避免并发更新 使用shadow-master保证token更新高可用，asy-Master挂了，asy-Backup...文字虽短，希望问题描述清楚了，希望大家有收获。 欢迎大家分享更多的方案。
例如现在有一个金币兑换物品的场景，用户兑换的流程如下： 用户信息表：扣除用户金币 用户的兑换表：新增一行记录，状态为：“已扣金币；未创建订单” 用户金币流水表：新增用户扣除金币记录 进行实际下单兑换的接口调用 更新用户兑换表状态为...这种场景下，什么时候删除旧的缓存就显得很重要，更新缓存的时机不当，会留下缓存数据与数据库数据不一致的隐患。...更新用户兑换表状态为：已扣除金币 在并发的情况下，可能会出现： 下单兑换的线程删除了用户信息表缓存 另一个请求的线程重新读取用户信息表数据并更新了缓存 此时下单兑换的线程下单失败进行了金币回滚 此时缓存中的用户金币与数据库表中的用户金币是不一致的...将缓存删除的位置处于以下位置时： 用户信息表：扣除用户金币 用户的兑换表：新增一行记录，状态为：“已扣金币；未创建订单” 用户金币流水表：新增用户扣除金币记录 进行实际下单兑换的接口调用 更新用户兑换表状态为...在使用表级缓存 + 数据库事务 的环境下 需要注意这个问题。 同理的，在更新表级缓存的时候，在数据库的数据成功更新后，再删除缓存，才是稳妥的操作。
另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。...如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？...2）最初级的缓存不一致问题及解决方案 问题：先更新数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。 解决思路：先删除缓存，再更新数据库。...如果数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，所以去读了数据库中的旧数据，然后更新到缓存中。...3）比较复杂的数据不一致问题分析 数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...◆ 组合2：先删除缓存，再更新数据库 使用这种方案，即使更新数据库失败了也不需要回滚缓存。这种做法虽然巧妙规避了失败回滚的问题，却引出了两个更大的问题。 1）假设线程A先删除缓存，再更新数据库。...◆ 组合3：先更新数据库，再更新缓存 对于组合3，同样需要考虑两个问题。 1）假设第一步（更新数据库）成功，第二步（更新缓存）失败了怎么办？...除了组合3会碰到的问题，组合4还会碰到别的问题吗？是的。假设线程A要更新数据，先完成第一步更新数据库，在线程A删除缓存之前，线程B要访问缓存，那么取得的就是旧数据。这是一个小小的缺陷。...那么，以上问题有办法解决吗？ ◆ 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 还有一个方案，就是先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。
# Redis 缓存问题 缓存穿透 问题描述 解决方案 缓存击穿 问题描述 解决方案 缓存雪崩 问题描述 解决方案 总结 # 缓存穿透 # 问题描述 在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis...)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景）缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。...# 缓存击穿 # 问题描述 相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在的 key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到 DB，造成瞬时 DB 请求量大、压力骤增。...# 问题描述 大量的 key 设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，此时若有大量并发请求过来，立即造成瞬时 DB 请求量大、压力骤增，引起雪崩。...设置过期标志更新缓存 记录缓存数据是否过期（设置提前量），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。
先查询二级缓存，再去查询一级缓存，都没有命中才会去查询数据库 二级缓存是以配置文件 为单位的开启的，是在SqlSession 共享的，容易出现赃读、脏写，不建议使用！！！...一级缓存是SqlSession独享的，默认开启，建议开启 什么是一级缓存？...默认开启） 当我们连续通过Mybatis 查询同一条Sql的时候两次，在短时间内，只会在第一次查询时会走SQL，第二次查询，就不会出现连接数据库(Opening JDBC Connection)查询的问题了...第二次使用的是 一级缓存！ 什么是二级缓存？（默认不开启） 如何开启呢？在mapper.xml 添加 缓存陷井？...特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！ 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！
引入多级缓存时，需要考虑数据一致性 提前考虑扩容问题 常见的缓存问题 缓存雪崩 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。...其次如果缓存差不到，数据库也查不到的数据也缓存起来。将 value 存个null， 过期时间短一点(如30s，如果设置太长肯恶搞导致正常的情况数据没法及时更新)。...针对这种情况可以: 异步设置热点key过期时间， 提前续上 缓存失效的时候， 加上一个全局的锁再去load db， 避免所有线程都打到db上 hot key 问题 对于某些 key 有非常大的访问量，...每次请求时，客户端随机访问一个即可 big key 问题 当访问缓存时，如果key对应的value过大，读写、加载很容易超时，容易引发网络拥堵。...在另一篇博客有详细的介绍: MySQL与缓存一致性问题
如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...组合2：先删除缓存，再更新数据库 使用这种方案，即使更新数据库失败了也不需要回滚缓存。这种做法虽然巧妙规避了失败回滚的问题，却引出了两个更大的问题。 1）假设线程A先删除缓存，再更新数据库。...组合3：先更新数据库，再更新缓存 对于组合3，同样需要考虑两个问题。 1）假设第一步（更新数据库）成功，第二步（更新缓存）失败了怎么办？...除了组合3会碰到的问题，组合4还会碰到别的问题吗？是的。假设线程A要更新数据，先完成第一步更新数据库，在线程A删除缓存之前，线程B要访问缓存，那么取得的就是旧数据。这是一个小小的缺陷。...那么，以上问题有办法解决吗？ 组合5：先删除缓存，更新数据库，再删除缓存 还有一个方案，就是先删除缓存，再更新数据库，再删除缓存。
Cache Aside Pattern：由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。...调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，由其他线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致相对来讲，Cache Aside...Pattern 可靠性更高一点操作缓存和数据库时要考虑如下几个问题- 删除缓存还是更新缓存？...- 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多- 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存（更优）- 如何保证缓存和数据库的操作的同时成功或失败？...- 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案- 读操作：- 缓存命中则直接返回- 缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间- 写操作：- 先写数据库，然后再删除缓存- 要确保数据库与缓存操作的原子性
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