高并发系统下,常见的几种缓存失效问题及解决方案

高并发系统常见问题及解决方案(Java) 在分布式部署时,保持用户会话的一致性变得具有挑战性,尤其是在使用多个服务器实例时。 解决方案: 使用粘性会话(sticky sessions)确保用户每次请求都路由到同一服务器实例,或者使用分布式会话存储,如 Redis、Memcached,来共享会话状态。 阅读详情

缓存穿透

**介绍:**当查询一个不存在的数据,此时缓存是不命中的,就会去查询 db,这将导致每次查询这个不存在的数据都要去访问 db,缓存就没有意义了。

如果不怀好意的人利用不存在的数据进行攻击,可能导致数据库崩溃

解决:

  • 查询到的不存在的数据也放入缓存,可以存为 null,并加入短暂的过期时间;但如果别人每次都请求一个不同的 key,会导致大量无用 key 存在 redis 中。
  • 在 redis 和 db 间加个过滤器(比如布隆过滤器),过滤不存在的 key

缓存雪崩

**介绍:**我们设置某个 key 时使用了相同的过期时间,导致缓存在同一时间失效,请求涌入 db,导致数据库压力过重雪崩。

解决:

  • 在原有的失效时间基础上加上一个随机值,比如 1~5 分钟,这样每一个缓存过期时间的重复率就会变低,就很难引起集体失效的事件。

缓存击穿

**介绍:**对于一些设置了过期时间的 key,如果这些 key 可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。如果这个 key 在大量请求同时进来前正好失效,那么所有对这个 key 的数据查询都落到 db,我们称为缓存击穿。

解决:

  • 加锁。大量并发只让一个去查,其他人等待,查到以后释放锁,其他人获取到锁,先查缓存,就会有数据,不用去db
  • 在 redis、db 中间做一个二级缓存
RAGFlow 离线部署:解决cl100k_base.tiktoken问题 摘要 本文详细解决了RAGFlow离线部署时tiktoken缓存文件下载失败的问题。通过分析tiktoken库的缓存机制,一次性不改代码解决. 阅读详情

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如何解决缓存失效问题

缓存(以Redis缓存为例)的引入可以减少请求数据库的次数,提高查询效率,从而提升系统性能。一般的流程是:应用发起请求后,先查询缓存中是否存在所需数据,如果缓存中存在,直接返回数据,如果缓存中不存在所需数据,则需要去查询数据库,如果数据库中存在所需数据,则一方面存入缓存,另一方面返回查询结果,如果数据库中不存在,则返回空或者错误。在高并发的系统架构中,大量网络请求的并发处理,导致数据库的I/O消耗是非常巨大的,为了快速读取数据,减少网络请求时延,缓解数据库的压力,因此在软件开发中引入了缓存技术。

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