Was bedeuten Redis-Cache-Lawine, Cache-Aufschlüsselung und Cache-Penetration?

Was ist Redis-Cache?

Redis-Cache ist eine Open-Source-Schlüsselwertdatenbank im Protokolltyp, die in ANSIC-Sprache geschrieben ist, Netzwerke unterstützt, speicherbasiert und persistent sein kann und APIs in mehreren Sprachen bereitstellt.

Welche Rolle spielt der Redis-Cache?

Die Verwendung des Redis-Cache verbessert die Leistung und Effizienz von Anwendungen erheblich, insbesondere bei der Datenabfrage. Aber gleichzeitig bringt es auch einige Probleme mit sich. Das kritischste Problem ist die Datenkonsistenz. Streng genommen gibt es für dieses Problem keine Lösung. Wenn die Anforderungen an die Konsistenz der Daten sehr hoch sind, kann Caching nicht eingesetzt werden.

Einige weitere typische Probleme sind Cache-Penetration, Cache-Lawine und Cache-Ausfall. Derzeit verfügt die Branche auch über relativ beliebte Lösungen. Dieser Artikel soll diese drei Probleme nicht perfekter lösen und auch nicht dazu dienen, gängige Lösungen in der Branche zu untergraben. Stattdessen werden wir diese drei Problemphänomene durch tatsächliche Codeoperationen demonstrieren. Der Grund dafür ist, dass es schwierig ist, ein sehr anschauliches Konzept im Kopf zu haben, indem wir uns nur die akademischen Erklärungen dieser Probleme ansehen. Mit tatsächlichen Code-Demonstrationen können wir unser Verständnis und Verständnis für diese Probleme vertiefen.

Cache-Penetration

Cache-Penetration bezieht sich auf das Abfragen von Daten, die nicht in einer Datenbank vorhanden sein dürfen. Der normale Prozess der Verwendung des Caches besteht ungefähr darin, dass bei der Datenabfrage zunächst eine Cache-Abfrage durchgeführt wird. Wenn der Schlüssel nicht vorhanden ist oder abgelaufen ist, wird die Datenbank abgefragt und das abgefragte Objekt in den Cache gestellt. Wenn das Datenbankabfrageobjekt leer ist, wird es nicht im Cache abgelegt.

Codefluss

1. Der Parameter wird in der Primärschlüssel-ID des Objekts übergeben

2. Holen Sie sich das Objekt entsprechend dem Schlüssel aus dem Cache

3. Wenn das Objekt nicht leer ist, kehren Sie direkt zurück

4 . Wenn das Objekt leer ist, führen Sie eine Datenbankabfrage durch.

5. Wenn das aus der Datenbank abgefragte Objekt nicht leer ist, legen Sie es in den Cache. Stellen Sie sich diese Situation vor ist -1? Dieses -1 ist ein Objekt, das definitiv nicht existiert. Die Datenbank wird jedes Mal abgefragt, jede Abfrage ist leer und der Cache wird nicht jedes Mal ausgeführt. Bei einem böswilligen Angriff kann diese Schwachstelle ausgenutzt werden, um Druck auf die Datenbank auszuüben oder sie sogar zu zerstören. Selbst wenn UUID verwendet wird, ist es leicht, einen nicht vorhandenen SCHLÜSSEL zu finden und Angriffe auszuführen.

In meiner Arbeit verwendet der Editor die Methode zum Zwischenspeichern von Nullwerten. Dies ist Schritt 5 in [Codeprozess]. Wenn das aus der Datenbank abgefragte Objekt leer ist, wird es ebenfalls in den Cache gestellt, der Cache läuft jedoch ab Die Zeit ist kürzer, beispielsweise auf 60 Sekunden eingestellt.

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Cache-Lawine

Cache-Lawine bezieht sich auf den zentralisierten Ablauf von Caches in einem bestimmten Zeitraum.

Einer der Gründe für die Lawine ist, dass es zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels fast Mitternacht bei Double 12 ist und es bald zu einer Welle von Panikkäufen kommen wird dass der Cache eine Stunde dauert. Dann um ein Uhr morgens ist der Cache dieser Produktcharge abgelaufen. Die Zugriffsanfragen für diese Produktcharge fallen alle in die Datenbank, was zu periodischen Druckspitzen für die Datenbank führt.

Wenn der Redakteur an E-Commerce-Projekten arbeitet, verwendet er normalerweise verschiedene Produktkategorien und speichert sie für unterschiedliche Zeiträume zwischen. Produkte derselben Kategorie plus Zufallsfaktor. Dadurch kann die Cache-Ablaufzeit so weit wie möglich ausgedehnt werden. Darüber hinaus wird die Cache-Zeit von Produkten in beliebten Kategorien länger und die Cache-Zeit von Produkten in unbeliebten Kategorien kürzer, wodurch auch die Ressourcen des Cache-Dienstes geschont werden können.

Tatsächlich ist ein konzentrierter Ablauf nicht sehr schwerwiegend. Die schwerwiegendere Cache-Lawine tritt auf, wenn ein Knoten des Cache-Servers ausfällt oder vom Netzwerk getrennt wird. Da die natürlich gebildete Cache-Lawine über einen bestimmten Zeitraum intensiv Caches erstellen muss, kann die Datenbank dem Druck zu diesem Zeitpunkt auch standhalten. Es ist nichts weiter als ein periodischer Druck auf die Datenbank. Die Ausfallzeit des Cache-Dienstknotens übt einen unvorhersehbaren Druck auf den Datenbankserver aus und es ist sehr wahrscheinlich, dass die Datenbank sofort überlastet ist.

Cache-Zusammenbruch

Cache-Zusammenbruch bedeutet, dass ein Schlüssel sehr heiß ist und eine große Parallelität aufweist, die sich auf den Zugriff auf diesen Punkt konzentriert Cache und fordert direkt die Datenbank an, was so ist, als würde man ein Loch in eine Barriere schneiden.

Als der Redakteur an einem E-Commerce-Projekt arbeitete, wurde dieses Produkt zu einem „Hot Item“.

Tatsächlich ist es in den meisten Fällen schwierig, bei solchen Explosionen einen überwältigenden Druck auf den Datenbankserver auszuüben. Es gibt nur sehr wenige Unternehmen, die dieses Niveau erreicht haben. Deshalb hat der pragmatische Redakteur frühzeitig Vorbereitungen für die Hauptprodukte getroffen, damit der Cache niemals abläuft. Auch wenn einige Produkte von selbst populär werden, stellen Sie sie einfach so ein, dass sie nie ablaufen.

Um es einfach zu sagen: Der Mutex-Schlüssel ist wirklich nicht nützlich.

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Redis-Datenbank-Tutorial

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