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缓存穿透 ：缓存穿透是指客户端请求的 数据在缓存中和数据库中都不存在 ，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库， 造成数据库压力 ，也让缓存没有发挥出应有的作用 缓存空对象 当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时
当用户访问的数据既不在缓存也不在数据库中时，就会导致每个用户查询都会“穿透” 缓存“直抵”数据库。这种情况就称为缓存穿透。当高度发的访问请求到达时，缓存穿透不 仅增加了响应时间，而且还会引发对 DBMS 的高并发查询，这种高并发查询很可能会导致 DBMS 的崩
是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。 我们可以简单的
先给大家附上其他几篇文章，感兴趣的自行开车导航 Redis过期策略和持久化机制全面揭秘，教你如何合理配置 【深入浅出Redis 一】从版本特性到数据类型到线程模型，带你了解Redis的核心特性和应用场景！ 一次redis OOM问题分析解决，rdbtools安装分析redis内存 Redis管道（pipelin
本文已收录于专栏 🍅《Redis从入门到进阶》🍅 本专栏开启，目的在于帮助大家更好的掌握学习 Redis ，同时也是为了记录我自己学习 Redis 的过程，将会从基础的数据类型开始记录，直到一些更多的应用，如缓存击穿还有分布式锁以及 Redis 持久化等。希望大家有问题也可
缓存穿透就是指在高并发的情况下大量的请求去查询一个不存在于缓存中的数据，导致这些请求都直接访问数据库，给数据库造成压力。例如：我存储在缓存中的key是数字类型（123），但是网络攻击者频繁地用字符串（abc）去获取缓存。导致永远都无法命中缓存，请求最终都
缓存穿透 ：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。 常见的解决方案有两种： 缓存空对象 优点：实现简单，维护方便 缺点： 额外的内存消耗 可能造成短期的不一致 布隆过滤 优点：内存占用较少，
在缓存技术的挑战及设计方案我们介绍了使用缓存技术可能会遇到的一些问题，那么如何解决这些问题呢？ 在构建缓存系统时，Spring Boot和Redis的结合提供了强大的支持，而Guava的 LoadingCache 则为缓存管理带来了便捷的解决方案。下面我将介绍如何通过整合Spring Boot、Redis和Gu
缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache）,是存贮数据的临时地方，一般读写性能较高。 需求：添加ShopTypeController中的queryTypeList方法，添加查询缓存 业务场景： 低一致性需求：使用内存淘汰机制。例如店铺类型的查询缓存 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方
redis的过期策略可以通过配置文件进行配置 redis会把设置了过期时间的key放在单独的字典中，定时遍历来删除到期的key。 1）.每100ms从过期字典中 随机挑选20个，把其中过期的key删除； 2）.如果过期的key占比超过1/4，重复步骤1 为了保证不会循环过度，导致卡顿，扫描时间上限
