缓存穿透缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据由于缓存是不命中时被动写的并且出于容错考虑如果从存储层查不到数据则不写入缓存这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询失去了缓存的意义。在流量大时可能DB就挂掉了要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用这就是漏洞。解决方案有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题最常见的则是采用布隆过滤器将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法我们采用的就是这种如果一个查询返回的数据为空不管是数 据不存在还是系统故障我们仍然把这个空结果进行缓存但它的过期时间会很短最长不超过五分钟。缓存击穿对于一些设置了过期时间的key如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问是一种非常“热点”的数据。这个时候需要考虑一个问题缓存被“击穿”的问题这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存前者则是很多key。缓存在某个时间点过期的时候恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。解决方案缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程进程写从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值比如1-5分钟随机这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低就很难引发集体失效的事件。缓存雪崩缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间导致缓存在某一时刻同时失效请求全部转发到DBDB瞬时压力过重雪崩。解决方案1.使用互斥锁(mutex key)业界比较常用的做法是使用mutex。简单地来说就是在缓存失效的时候判断拿出来的值为空不是立即去load db而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD去set一个mutex key当操作返回成功时再进行load db的操作并回设缓存否则就重试整个get缓存的方法。SETNX是「SET if Not eXists」的缩写也就是只有不存在的时候才设置可以利用它来实现锁的效果。在redis2.6.1之前版本未实现setnx的过期时间2.提前使用互斥锁(mutex key)在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。3.永远不过期这里的“永远不过期”包含两层意思(1) 从redis上看确实没有设置过期时间这就保证了不会出现热点key过期问题也就是“物理”不过期。(2) 从功能上看如果不过期那不就成静态的了吗所以我们把过期时间存在key对应的value里如果发现要过期了通过一个后台的异步线程进行缓存的构建也就是“逻辑”过期从实战看这种方法对于性能非常友好唯一不足的就是构建缓存时候其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。总结穿透缓存不存在数据库不存在高并发少量key击穿缓存不存在数据库存在高并发少量key雪崩缓存不存在数据库存在高并发大量key语义有些许差异但是都可以使用限流的互斥锁保障数据库的稳定AI大模型学习福利作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获四、AI大模型商业化落地方案因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量