为什么大型网站能“秒回”你的用户名?揭秘毫秒级响应背后的“守门人”艺术
请暂停一下,思考一个问题:Google、B站、腾讯……这些平台拥有数十亿的用户。它们是如何在“一瞬间”就从几十亿条记录里,准确地翻出你刚输入的这个名字,并告诉你“不行”的?
请暂停一下,思考一个问题:Google、B站、腾讯……这些平台拥有数十亿的用户。它们是如何在“一瞬间”就从几十亿条记录里,准确地翻出你刚输入的这个名字,并告诉你“不行”的?
你是否曾遇到过这些棘手的场景:电商系统大促期间,因大量缓存穿透请求直接冲击数据库,导致服务响应延迟甚至宕机;爬虫程序爬取数据时,重复抓取同一批 URL,既浪费带宽资源又降低爬取效率;邮件系统过滤垃圾邮件时,既要快速识别恶意邮件,又要避免误判正常邮件…… 这些问
在当今互联网软件开发的高速发展浪潮中,性能优化始终是开发人员关注的核心焦点之一。对于使用 Redis 作为缓存的系统而言,缓存穿透问题如同悬在头顶的达摩克利斯之剑,随时可能对系统性能造成严重冲击。想象一下,大量针对不存在数据的查询请求如潮水般涌来,直接穿透缓存