Redis 的缓存穿透和雪崩问题,以及解决方案

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一、缓存穿透

1、缓存穿透的概念

缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现 redis 内存数据库没有数据,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库(如Mysql 、Sql Server等)查询。结果持久化的数据库也没有,于是本次查询失败。当用户很多的时候,缓存都没有命中,于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力,这时候就相当于出现了缓存穿透

2、缓存穿透的解决方案

2.1、BloomFilter 布隆过滤器

在访问缓存和数据库之前,先使用布隆过滤器进行过滤。布隆过滤器可以判断某个数据是否一定不存在,如果判断结果为“一定不存在”,则直接返回,避免进一步查询数据库。

Redis BloomFilter  布隆过滤器

2.2、缓存空对象

当存储层不命中后,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时会设置一个过期时间,之后再访问这个数据将会从缓存中获取,保护了后端数据源;

Redis 缓存空对象

但是这种方法会存在两个问题:

  1. 如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多的空值的键;
  2. 即使对空值设置了过期时间,还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,这对于需要保持一致性的业务会有影响。

二、缓存击穿

1、缓存击穿的概念

这里需要注意和缓存击穿的区别,缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。当某个key在过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据,并且回写缓存,会导使数据库瞬间压力过大,甚至可能引发数据库崩溃。

2、缓存击穿的解决方案

  • 用分布式锁控制访问的线程,使用redis的setnx互斥锁先进行判断,这样其他线程就处于等待状态,保证不会有大并发操作去操作数据库。
  • 不设超时时间,采用volatile-lru淘汰策略
    • 缺点:会造成写一致问题,当数据库数据发生更新时,缓存中的数据不会及时更新,这样会造成数据库中的数据与缓存中的数据的不一致,应用会从缓存中读取到脏数据。可采用延时双删策略处理。
  • 热点数据预热:在系统启动时,预先把一些热点数据加载到缓存中,这样即使这些数据在缓存中的过期时间到达,由于它们已经被预热,也可以避免缓存击穿。

三、缓存雪崩

1、缓存雪崩的概念

缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候,这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。

Redis 缓存雪崩解决方案

其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,这个时候,数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。

2、缓存雪崩的解决方案

2.1、redis高可用

这个思想的含义是,既然redis有可能挂掉,那我多增设几台redis,这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实就是搭建的集群。

2.2、限流降级

这个解决方案的思想是,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。

2.3、数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

53 预览数量 2024-03-19 16:00:56 发布 时间
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