Redis缓存穿透和雪崩
Redis缓存穿透和雪崩
缓存穿透
概念
用户如果想查询一个数据,会先在redis内存数据库中进行查询,redis中没有,再向持久层数据库中查询。
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,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,甚至直接导致崩溃。这时候就相当于出现了缓存穿透
。
解决方案
1.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;
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;
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
概念
这里需要注意和缓存穿透
的区别:
缓存击穿,是指一个key非常热点,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。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
1.设置热点数据永不过期
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。
2.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
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,有一部分东西在redis中集中过期了,而对这些东西的访问查询,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。
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容机或断网。
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。
解决方案
1.redis高可用
这个思想的含义是,既然redis有可能挂掉,那可以多增设几台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.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。
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。
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