Redis 缓存穿透和缓存击穿的区别
时间: 2023-04-04 11:00:30 浏览: 89
Redis 缓存穿透和缓存击穿都是缓存失效的情况,但是原因和解决方法不同。缓存穿透是指查询一个不存在的数据,由于缓存中没有,所以每次都会去数据库中查询,导致数据库压力过大。解决方法是在查询前进行数据校验,比如将查询条件进行哈希,判断哈希值是否存在于缓存中。缓存击穿是指某个热点数据失效,导致大量请求同时涌入数据库,导致数据库压力过大。解决方法是使用互斥锁,只允许一个请求去查询数据库,其他请求等待结果。
相关问题
Redis缓存穿透、击穿和雪崩demo
好的,下面是Redis缓存穿透、击穿和雪崩的简单demo:
## Redis缓存穿透
Redis缓存穿透是指查询一个不存在的数据,由于缓存中没有,导致请求直接打到数据库上,从而可能引起数据库压力过大或宕机等问题。
```python
import redis
# 初始化Redis连接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 模拟查询一个不存在的数据
key = 'non_existent_key'
data = redis_conn.get(key)
if not data:
# 如果Redis缓存中没有该数据,则从数据库中获取数据
# 这里省略从数据库中获取数据的代码
print('Data not found in Redis cache or database!')
```
## Redis缓存击穿
Redis缓存击穿是指某个热点数据在缓存失效的瞬间,同时有大量并发请求访问该数据,由于缓存失效,这些请求都会直接打到数据库上,从而可能引起数据库压力过大或宕机等问题。
```python
import redis
import time
# 初始化Redis连接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置一个热点数据,缓存有效期为10秒
key = 'hot_data'
value = 'hot_data_value'
redis_conn.setex(key, 10, value)
# 模拟大量并发请求访问该热点数据
for i in range(100):
data = redis_conn.get(key)
if not data:
# 如果Redis缓存中没有该数据,则从数据库中获取数据
# 这里省略从数据库中获取数据的代码
print('Data not found in Redis cache or database!')
else:
print(f'Data: {data}')
time.sleep(0.1) # 等待0.1秒,模拟并发请求
```
## Redis缓存雪崩
Redis缓存雪崩是指缓存中大量数据在同一时间失效,导致大量并发请求直接打到数据库上,从而可能引起数据库压力过大或宕机等问题。
```python
import redis
import time
# 初始化Redis连接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置大量缓存数据,缓存有效期为10秒
for i in range(10000):
key = f'data_{i}'
value = f'data_{i}_value'
redis_conn.setex(key, 10, value)
# 模拟大量并发请求访问这些缓存数据
for i in range(10000):
key = f'data_{i}'
data = redis_conn.get(key)
if not data:
# 如果Redis缓存中没有该数据,则从数据库中获取数据
# 这里省略从数据库中获取数据的代码
print(f'Data {key} not found in Redis cache or database!')
else:
print(f'Data {key}: {data}')
time.sleep(0.01) # 等待0.01秒,模拟并发请求
```
这些demo仅作为演示Redis缓存穿透、击穿和雪崩的基本情况,实际应用中还需要更加复杂和完善的解决方案。
redis缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩
好的,我知道你想问的是 Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩三种情况。那我来分别解释一下:
1. Redis 缓存穿透:指恶意攻击者故意查询一个在缓存和数据库中都不存在的数据,这样每次查询都会落到数据库上,导致数据库压力过大。解决方法是在缓存层增加空值缓存。
2. 缓存击穿:指某个热点数据过期或被删除,此时有大量请求同时查询该数据,导致大量请求落到数据库上,导致数据库压力过大。解决方法是使用互斥锁或者分布式锁来控制对该缓存的并发访问。
3. 缓存雪崩:指缓存中的大量数据同时过期或者缓存服务宕机,导致大量请求落到数据库上,导致数据库压力过大。解决方法是在缓存层增加数据过期时间的随机性,或者使用多级缓存架构来避免单点故障。