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。...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？...（线程安全）- 先删除缓存，再操作数据库- 先操作数据库，再删除缓存- 由于 redis 的速度远比 MySQL 要快，所以方案二为优选图片缓存更新策略的最佳方案- 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制...- 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
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...（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的 业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： （1）定时去清理过期的缓存； （2） 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期...，过期的话就去底层系统得到新数 据并更新缓存。...服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。...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。
当执行写操作后，需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的，因此需要对缓存进行更新。 因为涉及到数据库和缓存两步操作，难以保证更新的原子性。...更新缓存有两种方式: 删除失效缓存: 读取时会因为未命中缓存而从数据库中读取新的数据并更新到缓存中 更新缓存: 直接将新的数据写入缓存覆盖过期数据 更新缓存和更新数据库有两种顺序： 先数据库后缓存 先缓存后数据库...先更新数据库，再删除缓存 若数据库更新成功，删除缓存操作失败，则此后读到的都是缓存中过期的数据，造成不一致问题。...v2 v1 先更新数据库，再更新缓存 同删除缓存策略一样，若数据库更新成功缓存更新失败则会造成数据不一致问题。...v2 v2 null 5 将v1写入缓存 v2 v1 先更新缓存，再更新数据库 若缓存更新成功数据库更新失败， 则此后读到的都是未持久化的数据。
第一篇记录一下在springboot中，redis的基础用法，自动缓存新增的数据，自动修改及删除。 在本机安装好mysql和redis。...，那同样，redis会覆盖id相同的Post对象的值，也完成一次更新。...下面做一个更新操作，看看是否会同步到redis里。http://localhost:8080/save?content=1&weight=2&id=1 把weight改为2，访问地址看看结果。...说明数据已经被更新了。然后再查询http://localhost:8080/query/1 发现查到的数据已经改变，并且控制台没有走select语句，说明在update时，redis已经更新了。...这样我们就完成了一个最简单的整合redis的demo。包括了对单个对象的增删改查的缓存。 那么下面来讲几个疑问： 1.为什么不用配置redis的地址，port，密码什么的？
Redis是高性能的分布式内存数据库，对于内存数据库经常会出现下面几种情况，也经常会出现在Redis面试题中：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。...目录 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 缓存预热 缓存更新 缓存降级 缓存穿透 当查询Redis中没有的数据时，该查询会下沉到数据库层，同时数据库层也没有该数据，当这种情况大量出现或被恶意攻击时，接口的访问全部透过...缓存更新 缓存服务（Redis）和数据服务（底层数据库）是相互独立且异构的系统，在更新缓存或更新数据的时候无法做到原子性的同时更新两边的数据，因此在并发读写或第二步操作异常时会遇到各种数据不一致的问题。...先更新数据库后失效缓存：并发场景下，推荐使用延迟失效（写请求完成后给缓存设置1s过期时间），在读请求缓存数据时若redis内已有该数据（其他写请求还未结束）则不更新。...当redis内没有该数据的时候（其他写请求已令该缓存失效），读请求才会更新redis内的数据。这里的读请求缓存数据可以加上失效时间，以防第二步操作异常导致的不一致情况。
redis 缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩 虽然我们在使用 redis 缓存的时候非常的爽，它大大的提高了我们应用程序的性能和效率，尤其是数据查询方面，咱们不用直接去持久化的数据库中查询数据，而是到内存中查询数据即可...，在 redis 中查询不到，即没有在缓存中命中，那么就会直接去持久化的 mysql 中进行查询，发现也没有这个数据，那么本次查询就失败了 当用户巨多的时候，查询缓存都没有查询到，那么这些全部都去查询持久化的...key，那么就需要等待获取锁 这种方式，锁的压力就非常大了，访问 redis 前先去访问锁，相当于锁给 redis 挡了一层 什么是缓存雪崩 缓存雪崩就是在某一个时间段，缓存集中过期，或者 redis...，偏偏是在 redis 异常宕机，一挂挂一片，这就很有可能将后方的持久化数据库全部打挂，这是毁灭性的压垮 缓存雪崩的解决方案： 将 redis 做成高可用的 搭建 redis 集群，异地多活，既然担心...redis 会挂，那么我们就多准备一些 redis ，做成主备，或者异地多活 限流降级 就是在缓存失效的时候，通过锁的方式来限制访问数据顺序，或者关掉一些不重要的服务，让资源和性能全力提供给我们的主要服务
Java项目冷更新数据双缓存方案 应用场景 双缓存方案前言 需要考虑的点 1、缓存数据的大小 2、本地缓存的缓存时机 3、并发情况下，首次缓存数据的性能浪费问题 4、心跳检测redis是否可用 方案思路...2、本地缓存临时为redis分担压力，缓存热点数据到本地 3、缓存数据一般涉及大量运算，耗时较大，而且不会频繁的更新，多用于计算后进行展示 本人以下方案着重场景1： 本人的项目遇到的问题的是，某个数据展示的接口...而对于后台来说，一共就是10*N的开销，也会有N次的更新缓存操作。而我们知道，实际上更新缓存只需要1次即可，其余N-1次都是没有意义的。并且其余的N-1次的数据计算也是没有意义的。...上述再次举例：（此处有锁机制的情况） 假设无缓存情况下，N个请求并发，数据计算代码耗时10s。 那么： 只有1个线程拥有数据计算和更新缓存的权利，其余N-1个线程会被阻塞，直到缓存更新完毕。...可用的话走2，不可用走3 2、redis缓存是否存在， 存在的话直接读数据，结束； 不存在的话，从数据库获取数据进行计算，然后更新redis缓存，返回结果，结束； 3、设置标记，标记redis不可用
Redis内再提供出去使用，这种操作就成为"缓存预热"。...肯定不可能将所有数据都写入redis，因为数据量太大了，第一耗费的时间太长了，第二redis根本就容纳不下所有的数据。 所以，就.需要更具当天的具体访问情况，统计出频率较高的热数据。...然后将访问频率较高的热数据写入到redis，如果说热数据也比较多，我们也得多个服务并行的读取数据去写，并行的分布式的缓存预热。...缓存更新 缓存服务（Redis）和数据服务（底层数据库）是相互独立且异构的系统，在更新缓存或更新数据的时候无法做到原子性的同时更新两边的数据，因此在并发读写或第二步操作异常时会遇到各种数据不一致的问题。...如何解决并发场景下更新操作的双写一致是缓存系统的一个重要知识点。 即数据一致性，在开头的那篇博客里已经讲得挺详尽了。 那就再提一嘴，延时双删，这里就不展开了，挺多的。
SpringBoot 集成 Redis 缓存 查询操作是应用中最常见的操作，如果每次查询都从 MySQL 中查询则会影响效率，通常需要引入缓存来实现查询性能的优化。...缓存可以选择本地缓存，远程缓存或本地缓存结合远程缓存。本地缓存可以使用 Guava 或 Caffeine 提供的解决方案，而远程缓存则可以选择 Redis 这样的内存数据库。...本文记录一下 SpringBoot 集成 Redis 做缓存的相关配置。 1 引入依赖 引入相应 Starter。...dependency> org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis...Redis 操作，但之前只是配置缓存相关配置，直接使用RedisTemplate 时不会生效，需要单独配置。
5、redis作为高速缓存和数据库的数据一致性的问题，如果数据更新的话是先更新数据库还是先更新缓存？若果先更新数据库再更新缓存会涉及什么问题 基础部分： 1、hashMap底层？...---- redis作为高速缓存和数据库的数据一致性的问题，如果数据更新的话是先更新数据库还是先更新缓存？...在这里，我们讨论三种更新策略： 先更新数据库，再更新缓存 先删除缓存，再更新数据库 先更新数据库，再删除缓存 应该没人问我，为什么没有先更新缓存，再更新数据库这种策略。...(data); Thread.sleep(1000); redis.delKey(key); } 转化为中文描述就是 先淘汰缓存 再写数据库（这两步和原来一样...尽量保证整个 redis 集群的高可用性，发现机器宕机尽快补上 本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级，避免MySQL崩掉 假如已经崩溃了：也可以利用redis的持久化机制将保存的数据尽快恢复到缓存里
2.2 缓存击穿2.2.1 缓存击穿介绍key对应的数据存在，但在 Redis 中过期，此时如果有大量并发请求，这些请求发现缓存中的数据已经过期，此时就会直接从数据库中查询写入到Redis中，如果这个阶段存在大量的请求...2.3 缓存雪崩2.3.1 缓存雪崩介绍key对应的数据存在，但在 Redis 中过期，此时若有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期，这个时候就会查询数据库重新写到 Redis 中，这个时候大并发请求可能会把数据库瞬间压垮...缓存雪崩和缓存穿透的区别：缓存雪崩是针对的大量的key，缓存击穿是针对的某一个 key2.3.2 解决缓存雪崩问题构建多级缓存架构 ：nginx缓存 + redis缓存 + 其他缓存( ehcache...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)，如果过期回触发通知线程，被通知的线程去后台更新实际的 key 到缓存中。...也就是每个key的失效事件设置为不一样的，在不同的时间更新ley，而不是在某个时间点更新所有的key。Redis核心：单线程 + IO多路复用技术
一、什么是redis缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿 1、缓存穿透 缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。...二、redis是单进程单线程的，解决并发问题 Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变为串行访问。...Redis本身没有锁的概念，Redis对于多个客户端连接并不存在竞争，但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成...你可以配置Redis的持久化策略，例如数据集中每N秒钟有超过M次更新，就将数据写入磁盘；或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE。 工作原理 ． Redis forks. ．...这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术。 2、AOF 快照模式并不十分健壮，当系统停止，或者无意中Redis被kill掉，最后写入Redis的数据就会丢失。
1、先更新数据库，然后更新 redis 这个策略在多线程可能会因为更新快慢产生问题，具体问题看下图：在数据库中更新数据因为多线程更新顺序不一致导致数据库缓存有差别。...2、先更新缓存然后更新数据库这种策略一般不用，因为数据库的数据一般需要数据库持久化，需要将其保持数据顺序。...3、先更新数据库然后删除缓存如果没有第三方组件介入，一般采用这样的更新策略，只不过如果在数据库更新之前读取数据，在缓存删除之后更新缓存也会产生数据不一致。...缓存穿透缓存击穿和缓存雪崩这三个方面内容基本是很多都讲烂的东西，这里也就简单提及一下。缓存穿透就是客户端发来大量没有的 key ，这时 redis 也没有缓存，然后对数据库造成大量的请求压力。...缓存击穿就是 redis 挂机了，导致数据库产生压力，这种没什么好方法，分布式也好主从也好，看具体情况解决。
看到好些人在写更新缓存数据代码时，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的缓存中。然而，这个是逻辑是错误的。...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。...这里，我们先不讨论更新缓存和更新数据这两个事是一个事务的事，或是会有失败的可能，我们先假设更新数据库和更新缓存都可以成功的情况（我们先把成功的代码逻辑先写对）。...Write Back套路，一句说就是，在更新数据的时候，只更新缓存，不更新数据库，而我们的缓存会异步地批量更新数据库。...1、上面讲的这些Design Pattern，其实并不是软件架构里的mysql数据库和memcache/redis的更新策略，这些东西都是计算机体系结构里的设计，比如CPU的缓存，硬盘文件系统中的缓存，
例如店铺详情查询的缓存 1、主动更新 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...PS：一般使用方案1，由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 2、Cache Aside Pattern 由缓存的调用者，在更新数据库的同时更新缓存 操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑： 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 ❌ 如果更新数据库的次数多，而读取的次数较少，则每次更新时，都会增加无效的更新缓存操作 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存 ✔️ 2、...20 线程2更新数据库后，删除缓存 线程1写入缓存值为10，此时缓存写入的是旧数据 3、总结 缓存更新策略的最佳实践方案： 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案...Result queryById(Long id) { //从redis查询缓存 String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
工具类 /** * Redis工具类 * * @author issavior */ @Slf4j @Component public class RedisClient {
☘️解决思路 思路一：由于缓存穿透是因为缓存没有生效，是否可以针对DB不存在的数据设置缓存空值，让请求到缓存就OK。缓存的有效时间可以设置短点，如30s，避免误伤正常业务。...缓存一致性 缓存一致性指的是缓存与DB之间的数据一致性，我们需要通过各种手段来防止缓存与DB不一致，我们要保证缓存与DB的数据一致或者数据最终一致。 ☘️解决思路 思路一：先删除缓存再更新数据。...在更新DB时，先删除缓存，后续请求再次请求时会请求到DB，将DB中数据同步到缓存。存在问题，删除缓存后，期间有请求过来，可能会从DB中读取到旧数据，导致缓存不一致。 思路二：先更新数据再删除缓存。...问题：更新DB和缓存删除期间，请求读到的数据还是旧数据，等待更新完，数据就会恢复一致。 思路三：异步更新缓存。...DB更新完后，不直接操作缓存，通过消息队列让redis消费，消息队列可以保证数据操作顺序一致性，确保数据最终一致性。
缓存雪崩（数据库有，缓存没有） 缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，数据库CPU和内存造成巨大压力，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 ...解决方案： （1）缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。 （2）给每个缓存的数据增加相应的缓存标记，记录缓存是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。 ...（3）缓存预热。...重启服务时，先通过接口将热点数据存入缓存中 （4）互斥锁缓存穿透（数据库没有，缓存没有，场景一般来自攻击，高并发请求） 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有数据，导致所有的请求都落在数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而蹦掉...缓存击穿（数据库有，缓存没有） 缓存击穿是指缓存中灭有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）。与缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据。
上篇文章谈到了Redis分布式锁，实际上就是为了解释为什么做缓存采用Redis而不使用map/guava。缓存分为本地缓存和分布式缓存。...使用 Redis 作缓存称为分布式缓存，在多实例状态下共用一份缓存数据，缓存具有一致性。所以说在分布式下最合适的缓存方案就是采用Redis实现分布式缓存。...首先我们来看下请求是如何取到数据的：当接收到用户请求，首先先尝试从Redis缓存中获取到数据，如果缓存中能取到数据则直接返回结果，当缓存中不存在数据时从DB获取数据，如果数据库成功取到数据，则更新Redis...对缓存击穿的解决方案一般可以这样：Redis中的数据不设置过期时间，然后在缓存的对象上添加一个属性标识过期时间，每次获取到数据时，校验对象中的过期时间属性，如果数据即将过期，则异步发起一个线程主动更新缓存中的数据...，如果数据即将过期，则异步发起一个线程主动更新缓存中的数据。
前面一节说到了《为什么说Redis是单线程的？》，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。...缓存正常从Redis中获取，示意图如下： ? 缓存失效瞬间示意图如下： ? 缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕！...（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。...解决思路： 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（Redis默认的有6
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