Penetración de caché de Redis:
El flujo básico de acceso a la caché
(1) La aplicación accede a la caché y, si los datos existen, los datos se devuelven directamente.
(2) Si los datos no existen en redis, vaya a la base de datos, la consulta de la base de datos volverá directamente a la aplicación y el resultado se volverá a escribir en redis.
(3) Los datos no existen en redis, la base de datos no existe y la devolución está vacía. En general, no se escribirá un valor nulo en redis. Si los mismos datos se solicitan repetidamente, se producirá la penetración de caché.
La solución es establecer un valor nulo para esta clave y escribir en redis al mismo tiempo. No se accederá a la base de datos la próxima vez que se solicite, pero si se solicita una clave diferente cada vez, la clave no existe en el base de datos al mismo tiempo. Entonces la penetración de caché seguirá ocurriendo de esta manera.
Por lo tanto, se introduce el filtro Bloom: primero determine si el valor clave existe, si no existe, luego no se accede a redis, luego se puede interceptar una gran cantidad de solicitudes y el filtro Bloom puede satisfacer esta demanda.
Bloom filter, Bloom Filter fue propuesto por Bloom en 1970, está compuesto por un conjunto de funciones hash (Hash) y una matriz de bits. Los filtros Bloom se pueden usar para consultar si un elemento existe en una colección y el resultado de la consulta es uno de los siguientes:
Este elemento puede existir en este conjunto.
Este elemento no debe existir en este conjunto.
La ventaja del filtro Bloom es que la eficiencia del espacio y el tiempo de consulta son mucho mejores que el algoritmo general, pero la desventaja es que tiene una cierta tasa de reconocimiento erróneo y dificultad en la eliminación.
Los filtros Bloom se utilizan principalmente en la práctica para resolver los problemas de deduplicación de URL web, detección de spam, juicio de elementos duplicados en colecciones grandes y desglose de caché. Los filtros Bloom solo se pueden agregar pero no eliminar. Manera centralizada de agregar filtros de floración.
Avalancha de caché de Redis:
Es fácil que suceda cuando una gran cantidad de claves caduca al mismo tiempo. Dos situaciones: ① Avalancha directa en el punto cero ② Atemporalidad
La dirección general de la solución final: fusión, limitación de corriente, aislamiento
Plan pequeño temporal: diferentes claves establecen diferentes tiempos de espera
Desglose de la caché de Redis:
El desglose de la caché se refiere a una clave que está muy activa. Constantemente lleva una gran concurrencia, y la gran concurrencia se concentra en acceder a este punto. Cuando la clave no es válida, la gran concurrencia continua atravesará la caché y solicitará directamente la base de datos. como hacer un agujero en un barril intacto