缓存

最新推荐文章于 2025-08-13 17:52:41 发布
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文章标签： 数据库
原文链接：https://my.oschina.net/wuyiyi/blog/2988109
本文探讨了高并发场景下缓存穿透的问题，分析了其对数据库造成的巨大压力，并提出了解决方案：通过缓存空对象避免数据库的无效查询，确保系统的稳定运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

并发情况下发生的缓存问题：

缓存一致性：

缓存穿透：是指在高并发场景下，如果某一个key被高并发的访问，缓存没有命中，出于容错性的考虑，会去数据库获取数据，从而导致大量请求访问数据库的现象出现。

但是也存在一种情况即该key对应的数据本身为空的情况，导致数据库中并发的执行了很多不必要的查询操作，从而对数据库导致巨大的冲击和压力。常用的解决方案：缓存空对象，对查询结果为空的情况也进行缓存。例如如果是集合的话，缓存空的集合，而不是null。

转载于:https://my.oschina.net/wuyiyi/blog/2988109

高并发场景下的缓存雪崩探析与应对策略
张彦峰的博客
10-14 10万+
在高并发场景中，缓存作为前置查询机制，显著减轻了数据库的压力。然而，缓存雪崩问题依然存在，可能导致大量请求直接涌入数据库，引发系统性能瓶颈甚至崩溃。本文探讨了缓存雪崩的定义和成因，提出了三种应对策略：分散过期时间、提前演练压测、cache高可用和后端数据库限流。通过分散缓存失效时间、提前发现和优化系统性能瓶颈，以及提升缓存资源的可用性和保护数据库的稳定性，这些策略可有效防止缓存雪崩，保障系统在高并发情况下的可靠性和性能。
全面击破工程级复杂缓存难题
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本文详细探讨了缓存技术在现代分布式系统中的应用与优化，涵盖本地缓存与分布式缓存的基本概念和实际应用。分析了旁路缓存模式、读写穿透模式和异步写缓存模式，并从强一致性和最终一致性两个角度提出解决方案。针对缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿和热点key问题，提出了多级缓存、多副本、热点key拆分等策略。最后，介绍了本地缓存+双缓存方案，通过主备缓存切换、数据总线重试机制和自动校对任务，确保系统高可用性和数据一致性。
本地缓存Caffeine使用教程
tttalk的博客
11-27 4330
Caffeine是一个基于Java1. 8的高性能本地缓存库。它提供了灵活的缓存配置选项，如缓存大小限制、过期策略、驱逐策略等。Caffeine是由guava演变而来的，性能和内存占用都优于guava，它的底层数据存储采用ConcurrentHashMap，从功能上可以将Caffeine视为带有淘汰策略的ConcurrentHashMap。Caffeine的Github网址。
微服务设计原则——高性能：缓存
Dablelv 的博客专栏。
03-13 1797
（2）布隆过滤器：采用布隆过滤器将，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 Bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 Bitmap 拦截掉，从而避免了对底层数据库的查询压力。“劲酒虽好，不要贪杯”，使用缓存的目的是为了提高性价比，而不是一上来就为了所谓的提高性能不计成本的使用缓存，而是要看场景。缓存的数据集中在一台机器上，如共享内存。Size-based Eviction 策略通常适用于对缓存空间有严格限制的场景，可以根据缓存空间的大小和数据的大小来灵活选择要淘汰的项目，以实现最佳的缓存效果。
缓存（1）：三级缓存
учёба
05-08 1435
三级缓存就是在Bean生成流程中保存Bean对象三种形态的三个Map集合这个三级缓存就是为了解决循环依赖当创建相互依赖的对象时，会形成死循环，例如下图无缓存中的情况。而Spring通过增加缓存，将未完全创建好的A提前暴露在缓存中，当相互依赖的对象B对属性A赋值时，可以直接从缓存中获取A，而不需要再创建A。如下所示应用架构三级缓存的时候，一般说JVM级别的、分布式缓存级别的、数据库级别的JVM级别：一般常见本地缓存框架有Guava Cache和Caffeine Cache分布式缓存级别：一般用的。
缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透详解
Archer(久遇)的博客
12-05 2710
缓存雪崩指的是由于缓存服务器在同一时间大面积失效或宕机，导致大量请求直接访问数据库，瞬间引发数据库压力激增，甚至导致数据库崩溃。缓存击穿是指某个热点数据在缓存中失效的瞬间大量的并发请求同时访问该数据，由于该数据在缓存中失效，大量请求同时访问数据库，造成数据库压力骤增。这种情况通常发生在热点数据或访问频繁的数据上。缓存穿透是指客户端频繁访问一些根本不存在的缓存数据，由于缓存中没有这些数据的记录，每次请求都直接访问数据库，导致数据库压力增大，但是数据库中也不存在。
Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
qq_53464269的博客
08-03 1万+
缓存穿透缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。缓存雪崩是因为大量的key同时过期所导致的问题，而缓存击穿则是部分key过期导致的严重后果。为什么大量key过期会产生问题而少量的key也会有问题？缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是⼀个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。具体情况如下图所示：上述：假设此时该热点key的TTL时间到（失效了），则查询缓存未命中，会继续。
Redis - 缓存
weixin_73869209的博客
09-07 1542
缓存 (cache) 是计算机中的一个经典的概念. 在很多场景中都会涉及到. 核心思路就是把一些常用的数据放到触手可及(访问速度更快)的地方, 方便随时读取。对于计算机硬件来说，往往访问速度越快的设备，成本越高，存储空间越小。缓存是很快，但是空间上往往不足以存储所有数据， 因此大部分时候， 缓存只存放一些热点数据。二八定律20%的热点数据，能够应对80%的访问场景。因此只需要把这少量的热点数据缓存起来，就可以应对大多数场景，从而在整体上有明显的性能提升。
【知识】缓存类型和策略
xfxuezhang.cn
08-30 5124
简单理解
页面缓存详解
m0_71973935的博客
10-01 1544
在学习Swagger的时候刚开始使用Swagger3.x但是有些配置还是使用之前版本的，所以就一直报404，在查阅一些网上的资料后，（现在还不知道是版本配置问题）大多数都是让清除以下缓存，我知道怎么清除（平时的清除缓存一般指的是清除浏览器缓存），当然之前也零散的接触过一些关于缓存的知识，但是没有系统的整理过，今天就先来整理一些关于页面缓存的内容吧。首先在查阅资料中会出现页面缓存和web缓存这两种前端的缓存！但是实际上，页面缓存只是web缓存中的一部分。
本地缓存与分布式缓存优缺点，使用
07-27
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在Spring Boot应用中，缓存一致性是一个重要的议题，特别是在分布式系统中，多个节点可能同时访问并更新同一数据，导致缓存中的数据不一致。本文将深入探讨Spring Boot中如何处理和解决缓存一致性问题。 首先，我们...
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先来说一下缓存的优点 减少了冗余的数据传递，节省宽带流量 减少了服务器的负担，大大提高了网站性能 加快了客户端加载网页的速度 这也正是HTTP缓存属于客户端缓存的原因 强制缓存 ​ 当缓存数据库中已经有了请求的...
面试中缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级怎么解答？.docx
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在面试中，对于缓存相关的知识点，面试官可能会考察你对缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新以及缓存降级的理解和处理策略。以下是这些概念的详细解释： 1. **缓存雪崩** 缓存雪崩是指大量缓存在同一时刻过期...
Teamcenter清理缓存脚本
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Teamcenter清理缓存脚本，双击此bat，即可清理Teamcenter缓存
MoonBit Perals Vol.05: 函数式里的依赖注入：Reader Monad
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普通的函数就像一个流水线，你丢进去一袋面粉，然后直接跑到生产线末端，等着方便面出来。但这条流水线需要自动处理中间的所有复杂情况：没放面粉/“没有下单，期待发货”（null）面团含水量不够把压面机干卡了（抛出异常）配料机需要读取今天的生产配方，比如是红烧牛肉味还是香菇炖鸡味（读取外部配置）流水线末端的打包机需要记录今天打包了多少包（更新计数器）Monad 就是专门管理这条复杂流水线的“总控制系统”。它把你的数据和处理流程的上下文一起打包，确保整个流程能顺畅、安全地进行下去。
SQL进阶-学习路线梳理（一）
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08-13 536
本文档是MySQL 8.0+的SQL学习指南，内容涵盖从基础到进阶的完整知识体系。主要包含SQL基础概念、数据类型与约束、CRUD操作、函数、表连接、分组聚合、子查询、窗口函数等核心语法，以及索引优化、事务锁机制、存储过程、触发器、视图等高级特性。特别介绍了MySQL 8.0的新功能如CTE、JSON数据处理等，并提供了数据库设计、性能优化、安全管理、备份恢复等实战经验。文档强调生产环境验证的重要性，建议根据实际业务场景调整SQL语句，并定期关注MySQL官方更新。
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摘要：文章提示"报错-2103：无效的模式名[DAMENG]"，解决方案是直接去掉模式名中的"DAMENG"即可。该问题是由于使用了无效的模式名导致的，简单的删除操作就能解决这个错误。
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adddate ('1970-01-01',t4.i * 10000 + t3.i * 1000 + t2.i * 100 + t1.i * 10 + t0.i ) 改为DATE '1970-01-01' + INTERVAL '1 day' * (t4.i * 10000 + t3.i * 1000 + t2.i * 100 + t1.i * 10 + t0.i)3：xml中sql模糊匹配，拼接时不可以使用"%",只可以使用'%'4：使用汉字做别名，不能使用'别名'，只能使用"别名"
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标题中提到的“网页视频缓存提取器”是一个专门设计用来提取存储在用户本地浏览器缓存中的视频文件的工具。理解这个工具的工作原理和使用方法，需要具备关于网页缓存和浏览器缓存机制的知识。此外，工具的使用也涉及...
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