@@ -232,13 +232,11 @@ Biggest string found '"ballcat:oauth:refresh_auth:f6cdb384-9a9d-4f2f-af01-dc3f28
232232
233233# ### 什么是缓存穿透?
234234
235- 缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 根本不存在于缓存中,导致请求直接到了数据库上 ,根本没有经过缓存这一层。举个例子:某个黑客故意制造我们缓存中不存在的 key 发起大量请求,导致大量请求落到数据库 。
235+ 缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 是不合理的, ** 根本不存在于缓存中,也不存在于数据库中 ** 。这就导致这些请求直接到了数据库上 ,根本没有经过缓存这一层,对数据库造成了巨大的压力,可能直接就被这么多请求弄宕机了 。
236236
237- # ### 缓存穿透情况的处理流程是怎样的?
237+ ! [缓存穿透](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/redis-cache-penetration.png)
238238
239- 如下图所示,用户的请求最终都要跑到数据库中查询一遍。
240-
241- ! [缓存穿透情况](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/redis-cache-penetration.png)
239+ 举个例子:某个黑客故意制造一些非法的 key 发起大量请求,导致大量请求落到数据库,结果数据库上也没有查到对应的数据。也就是说这些请求最终都落到了数据库上,对数据库造成了巨大的压力。
242240
243241# ### 有哪些解决办法?
244242
@@ -301,19 +299,37 @@ _为什么会出现误判的情况呢? 我们还要从布隆过滤器的原理
301299
302300更多关于布隆过滤器的内容可以看我的这篇原创:[《不了解布隆过滤器?一文给你整的明明白白!》](https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/bloom-filter/) ,强烈推荐,个人感觉网上应该找不到总结的这么明明白白的文章了。
303301
302+ # ## 缓存击穿
303+
304+ # ### 什么是缓存击穿?
305+
306+ 缓存穿透中,请求的 key 既不存在于缓存中,也不存在于数据库中。
307+
308+ 缓存击穿中,请求的 key 对应的是 ** 热点数据** ,该数据 ** 存在于数据库中,但不存在于缓存中(通常是因为缓存中的那份数据已经过期)** 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上,对数据库造成了巨大的压力,可能直接就被这么多请求弄宕机了。
309+
310+ ! [缓存击穿](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/redis-cache-breakdown.png)
311+
312+ 举个例子 :秒杀进行过程中,缓存中的某个秒杀商品的数据突然过期,这就导致瞬时大量对该商品的请求直接落到数据库上,对数据库造成了巨大的压力。
313+
314+ # ### 有哪些解决办法?
315+
316+ - 设置热点数据永不过期或者过期时间比较长。
317+ - 针对热点数据提前预热,将其存入缓存中并设置合理的过期时间比如秒杀场景下的数据在秒杀结束之前不过期。
318+ - 请求数据库写数据到缓存之前,先获取互斥锁,保证只有一个请求会落到数据库上,减少数据库的压力。
319+
304320# ## 缓存雪崩
305321
306322# ### 什么是缓存雪崩?
307323
308324我发现缓存雪崩这名字起的有点意思,哈哈。
309325
310- 实际上,缓存雪崩描述的就是这样一个简单的场景:** 缓存在同一时间大面积的失效,后面的请求都直接落到了数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求 。** 这就好比雪崩一样,摧枯拉朽之势,数据库的压力可想而知,可能直接就被这么多请求弄宕机了。
326+ 实际上,缓存雪崩描述的就是这样一个简单的场景:** 缓存在同一时间大面积的失效,导致大量的请求都直接落到了数据库上,对数据库造成了巨大的压力 。** 这就好比雪崩一样,摧枯拉朽之势,数据库的压力可想而知,可能直接就被这么多请求弄宕机了。
311327
312- 举个例子:系统的缓存模块出了问题比如宕机导致不可用。造成系统的所有访问,都要走数据库 。
328+ 另外,缓存服务宕机也会导致缓存雪崩现象,导致所有的请求都落到了数据库上 。
313329
314- 还有一种缓存雪崩的场景是: ** 有一些被大量访问数据(热点缓存)在某一时刻大面积失效,导致对应的请求直接落到了数据库上。 **
330+ ! [缓存雪崩](https://guide-blog-images.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/github/javaguide/database/redis/redis-cache-avalanche.png)
315331
316- 举个例子 :秒杀开始 12 个小时之前,我们统一存放了一批商品到 Redis 中,设置的缓存过期时间也是 12 个小时,那么秒杀开始的时候,这些秒杀的商品的访问直接就失效了。导致的情况就是,相应的请求直接就落到了数据库上,就像雪崩一样可怕 。
332+ 举个例子 :数据库中的大量数据在同一时间过期,这个时候突然有大量的请求需要访问这些过期的数据。这就导致大量的请求直接落到数据库上,对数据库造成了巨大的压力 。
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318334# ### 有哪些解决办法?
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@@ -325,7 +341,12 @@ _为什么会出现误判的情况呢? 我们还要从布隆过滤器的原理
325341** 针对热点缓存失效的情况:**
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3273431. 设置不同的失效时间比如随机设置缓存的失效时间。
328- 2. 缓存永不失效。
344+ 2. 缓存永不失效(不太推荐,实用性太差)。
345+ 3. 设置二级缓存。
346+
347+ # ### 缓存雪崩和缓存击穿有什么区别?
348+
349+ 缓存雪崩和缓存击穿比较像,但缓存雪崩导致的原因是缓存中的大量或者所有数据失效,缓存击穿导致的原因主要是某个热点数据不存在与缓存中(通常是因为缓存中的那份数据已经过期)。
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330351# ## 如何保证缓存和数据库数据的一致性?
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