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Redis 的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

Adrian
2021-08-21 / 0 评论 / 0 点赞 / 165 阅读 / 1,835 字
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本文最后更新于 2021-08-21,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

NoSQL 开发中或多或少都会用到,也是面试必问知识点。最近这几天的面试每一场都问到了。但是感觉回答的并不好,还有很多需要梳理的知识点。这里通过几篇 Redis 笔记整个梳理一遍,后面再加上面试题。

Redis 系列:

  1. Redis系列(一)Redis入门
  2. Redis系列(二)Redis的8种数据类型
  3. Redis系列(三)Redis的事务和Spring Boot整合
  4. Redis系列(四)Redis配置文件和持久化
  5. Redis系列(五)发布订阅模式、主从复制和哨兵模式
  6. Redis系列(六)Redis 的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩
  7. Redis系列(七)Redis面试题
  8. Redis命令参考

1、Redis可能的问题

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,它也带了一些问题。其中,最要害的是问题,就是数据一致性的问题,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,那么久不能使用缓存。

另外一些典型的问题就是,缓存穿透、缓存雪崩缓存击穿,目前,是业界也都有比较流行的解决方案。

2、缓存穿透(查不到数据导致)

缓存穿透的概念简单,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。

image.png

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。

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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,同步会同步一个过期时间,之后再访问这个数据将会从存储中获取,保护了后端数据源。

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但是这种方法会存在两个问题:

1、如果控制能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储,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。

2、缓存击穿(请求太多,缓存过期)

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,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的数据,并回写缓存,会导致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,因对分布式锁的考验很大。

image.png

3、缓存雪崩

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,比如马上就要双十二零点,,很快就会有一波抢购,这波商品时间比较集中的放在了缓存,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会过期了。而对这批商品的访问查询,都落到数据库上,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到达存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也回掉的情况。

image.png![img]

其实集中时期,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者断网。因为自然形成 的缓存雪崩,一定是某个时间段中创建缓存,这个时候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,对于数据库服务器的压力是不可预的,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、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

数据预热的含义是在正式部署之前,把可能的数据线预先访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存。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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