Redis的缓存穿透和雪崩
服务器的高可用问题
Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。 其中,最要害的
问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。
缓存穿透(查不到)
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,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询。发
现也没有,于是本次查询失败。当用户很多的时候,缓存都没有命中( 秒杀 ),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。
解决方案
布隆过滤器
布隆过滤器是一 种数据结构,对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存
储系统的查询压力;
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;
但是这种方法会存在两个问题:
- 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;
- 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。
缓存击穿(量太大了,缓存过期!)
概述
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。
解决方案:
设置热点数据永不过期本
从缓存层面来看,没有设置过期时间,所以不会出现热点key过期后产生的问题。
加互斥锁
分布式锁:使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁的权限,因此只需要
等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁的考验很大。
缓存雪崩(缓存失效,Redis宕机)
概念
缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。例如:Redis宕机
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。
双十一 :停掉一些服务，(保证主要的服务可用!) 服务降级,(例如:暂时关闭退款服务)
解决方案
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。
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。
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。
来源于：【狂神说Java】Redis最新超详细版教程通俗易懂
标签：缓存,过期,数据库,Redis,查询,雪崩,key 来源： https://blog.csdn.net/qq_45675575/article/details/121458861
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