欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

詳解Java分布式緩存系統(tǒng)中必須解決的四大問題

 更新時間:2022年04月14日 09:22:27   作者:農民工老王  
分布式緩存系統(tǒng)是三高架構中不可或缺的部分,極大地提高了整個項目的并發(fā)量、響應速度,但它也帶來了新的需要解決的問題,分別是: 緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩和緩存一致性問題。本文將詳細講解一下這四大問題,需要的可以參考一下

分布式緩存系統(tǒng)是三高架構中不可或缺的部分,極大地提高了整個項目的并發(fā)量、響應速度,但它也帶來了新的需要解決的問題,分別是: 緩存穿透、緩存擊穿、緩存雪崩和緩存一致性問題。

緩存穿透

第一個比較大的問題就是緩存穿透。這個概念比較好理解,和命中率有關。如果命中率很低,那么壓力就會集中在數據庫持久層。

假如能找到相關數據,我們就可以把它緩存起來。但問題是,本次請求,在緩存和持久層都沒有命中,這種情況就叫緩存的穿透。

舉個例子,如上圖,在一個登錄系統(tǒng)中,有外部攻擊,一直嘗試使用不存在的用戶進行登錄,這些用戶都是虛擬的,不能有效地被緩存起來,每次都會到數據庫中查詢一次,最后就會造成服務的性能故障。

解決這個問題有多種方案,我們來簡單介紹一下。

第一種就是把空對象緩存起來。不是持久層查不到數據嗎?那么我們就可以把本次請求的結果設置為 null,然后放入到緩存中。通過設置合理的過期時間,就可以保證后端數據庫的安全。

緩存空對象會占用額外的緩存空間,還會有數據不一致的時間窗口,所以第二種方法就是針對大數據量的、有規(guī)律的鍵值,使用布隆過濾器進行處理。

一條記錄存在與不存在,是一個 Bool 值,只需要使用 1 比特就可存儲。布隆過濾器就可以把這種是、否操作,壓縮到一個數據結構中。比如手機號,用戶性別這種數據,就非常適合使用布隆過濾器。

緩存擊穿

緩存擊穿,指的也是用戶請求落在數據庫上的情況,大多數情況,是由于緩存時間批量過期引起的。

我們一般會對緩存中的數據,設置一個過期時間。如果在某個時刻從數據庫獲取了大量數據,并設置了同樣的過期時間,它們將會在同一時刻失效,造成和緩存的擊穿。

對于比較熱點的數據,我們就可以設置它不過期;或者在訪問的時候,更新它的過期時間;批量入庫的緩存項,也盡量分配一個比較平均的過期時間,避免同一時間失效。

緩存雪崩

雪崩這個詞看著可怕,實際情況也確實比較嚴重。緩存是用來對系統(tǒng)加速的,后端的數據庫只是數據的備份,而不是作為高可用的備選方案。

當緩存系統(tǒng)出現(xiàn)故障,流量會瞬間轉移到后端的數據庫。過不了多久,數據庫將會被大流量壓垮掛掉,這種級聯(lián)式的服務故障,可以形象地稱為雪崩。

緩存的高可用建設是非常重要的。Redis 提供了主從和 Cluster 的模式,其中 Cluster 模式使用簡單,每個分片也能單獨做主從,可以保證極高的可用性。

另外,我們對數據庫的性能瓶頸有一個大體的評估。如果緩存系統(tǒng)當掉,那么流向數據庫的請求,就可以使用限流組件,將請求攔截在外面。

緩存一致性

引入緩存組件后,另外一個老大難的問題,就是緩存的一致性。

我們首先來看問題是怎么發(fā)生的。對于一個緩存項來說,常用的操作有四個:寫入、更新、讀取、刪除。

  • 寫入:緩存和數據庫是兩個不同的組件,只要涉及雙寫,就存在只有一個寫成功的可能性,造成數據不一致。
  • 更新:更新的情況類似,需要更新兩個不同的組件。
  • 讀?。鹤x取要保證從緩存中讀到的信息是最新的,是和數據庫中的是一致的。
  • 刪除:當刪除數據庫記錄的時候,如何把緩存中的數據也刪掉?

由于業(yè)務邏輯大多數情況下,是比較復雜的。其中的更新操作,就非常昂貴,比如一個用戶的余額,就是通過計算一系列的資產算出來的一個數。如果這些關聯(lián)的資產,每個地方改動的時候,都去刷新緩存,那代碼結構就會非?;靵y,以至于無法維護。

我推薦使用觸發(fā)式的緩存一致性方式,使用懶加載的方式,可以讓緩存的同步變得非常簡單:

  • 當讀取緩存的時候,如果緩存里沒有相關數據,則執(zhí)行相關的業(yè)務邏輯,構造緩存數據存入到緩存系統(tǒng);
  • 當與緩存項相關的資源有變動,則先刪除相應的緩存項,然后在數據庫中對資源進行更新,最后再刪除相應的緩存項。

這種操作,除了編程模型簡單,有一個明顯的好處。我只有在用到這個緩存的時候,才把它加載到緩存系統(tǒng)中。如果每次修改 都創(chuàng)建、更新資源,那緩存系統(tǒng)中就會存在非常多的冷數據。這實際上是實現(xiàn)了邊緣緩存模式(Cache-Aside Pattern),即按需將數據從數據存儲加載到緩存中,最大的作用就是提高性能減少不必要的查詢。

但這樣還是有問題。接下來介紹的場景,也是面試中經常提及的問題。

我們上面提到的數據庫的更新動作,和緩存刪除動作,明顯是不在一個事務里的??赡茉斐蓴祿斓膬热莺途彺胬锏膬热菰诟碌倪^程有不一致。

在面試中,只要你把這個問題給點出來,面試官都會蹺起大拇指。

可以使用分布式鎖來解決這個問題,將數據庫操作和緩存操作,與其他的緩存讀操作,使用鎖進行資源隔離即可。一般來說,讀操作是不需要加鎖的,它會在遇到鎖的時候,重試等待,直到超時。

到此這篇關于詳解Java分布式緩存系統(tǒng)中必須解決的四大問題的文章就介紹到這了,更多相關Java分布式緩存系統(tǒng)內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關文章

  • 利用Kotlin + Spring Boot實現(xiàn)后端開發(fā)

    利用Kotlin + Spring Boot實現(xiàn)后端開發(fā)

    這篇文章主要給大家介紹了關于利用Kotlin + Spring Boot實現(xiàn)后端開發(fā)的相關資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2018-11-11
  • Java如何找出數組中重復的數字

    Java如何找出數組中重復的數字

    這篇文章主要為大家詳細介紹了Java如何找出數組中重復的數字,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2018-08-08
  • Java中數字黑洞實現(xiàn)代碼

    Java中數字黑洞實現(xiàn)代碼

    這篇文章主要介紹了Java編程中如何實現(xiàn)數字黑洞算法游戲,其中涉及到了數組、scanner、if語句等Java編程的基礎知識,需要的朋友可以參考下
    2017-09-09
  • Nacos配置中心的配置文件的匹配規(guī)則及說明

    Nacos配置中心的配置文件的匹配規(guī)則及說明

    這篇文章主要介紹了Nacos配置中心的配置文件的匹配規(guī)則及說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-11-11
  • 使用kafka如何選擇分區(qū)數及kafka性能測試

    使用kafka如何選擇分區(qū)數及kafka性能測試

    這篇文章主要介紹了使用kafka如何選擇分區(qū)數及kafka性能測試,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2021-08-08
  • spring boot項目fat jar瘦身的實現(xiàn)

    spring boot項目fat jar瘦身的實現(xiàn)

    這篇文章主要介紹了spring boot項目fat jar瘦身的實現(xiàn),小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-06-06
  • Java的springcloud Sentinel是什么你知道嗎

    Java的springcloud Sentinel是什么你知道嗎

    這篇文章主要介紹了Java之springcloud Sentinel案例講解,本篇文章通過簡要的案例,講解了該項技術的了解與使用,以下就是詳細內容,需要的朋友可以參考下
    2021-08-08
  • Java多線程編程實戰(zhàn)之模擬大量數據同步

    Java多線程編程實戰(zhàn)之模擬大量數據同步

    這篇文章主要介紹了Java多線程編程實戰(zhàn)之模擬大量數據同步,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
    2019-02-02
  • 詳細總結IDEA中打jar包的兩種方式

    詳細總結IDEA中打jar包的兩種方式

    發(fā)現(xiàn)有很多小伙伴都不會用IDEA打jar包,今天給大家詳細總結了兩種IDEA打jar包的方式,對正在學習IDEA使用的小伙伴很有幫助,需要的朋友可以參考下
    2021-05-05
  • 編寫Java代碼制造一個內存溢出的情況

    編寫Java代碼制造一個內存溢出的情況

    這篇文章主要介紹了編寫Java代碼制造一個內存溢出的情況,或許這種有意制造能夠更好地幫助理解Java中的內存溢出情況XD 需要的朋友可以參考下
    2015-07-07

最新評論