Redis在SpringBoot中遇到的问题:预热,雪崩,击穿,穿透

缓存预热

预热即在产品上线前,先对产品进行访问或者对产品的Redis中存储数据。

原因:

1. 请求数量较高

2. 主从之间数据吞吐量较大,数据同步操作频度较高,因为刚刚启动时,缓存中没有任何数据

解决方法:

1. 使用脚本程序固定触发数据预热过程

2. 如果条件允许,使用了CDN(内容分发网络),效果会更好

缓存预热就是系统启动前,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候,先查 询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来 巨大压力。

解决方案:

给不同的Key的TTL添加随机值 (使key不会在同一时间段内大量失效)

利用Redis集群提高服务的可用性 (即利用Linux进行集群部署,一台redis失效还有更多linux补上)

给缓存业务添加降级限流策略

给业务添加多级缓存

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无 数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有两种: 互斥锁、逻辑过期

缓存击穿的原因:

当一个线程访问A时,它会先来到缓存访问,本来在缓存中没找到时,它会到数据库中访问并把A返回到缓存中。但是!当第一个线程1还没有从缓存离开,线程2,3,4,都来访问A,这时2,3,4会被阻拦在缓存外,因为1还没访问完。1访问结束后去数据库了,才到2,3,4结果他们也没在缓存中找到,就会都去数据库,这时数据库的压力就会变大。

互斥锁

因为锁能实现互斥性。假设线程过来,只能一个人一个人的来访问数据库,从而避免对于数据库访问压 力过大,但这也会影响查询的性能,因为此时会让查询的性能从并行变成了串行,我们可以采用 tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

逻辑过期

我们把过期时间设置在 redis的value中,注意:这个过期时间并不会直接作用于redis,而是我们后续 通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存,然后从value中判断出来当前的数据已经过期了,此时线程1 去获得互斥锁,那么其他线程会进行阻塞,获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据 的逻辑,直到新开的线程完成这个逻辑后,才释放锁, 而线程1直接进行返回,假设现在线程3过来访 问,由于线程线程2持有着锁,所以线程3无法获得锁,线程3也直接返回数据,只有等到新开的线程2把 重建数据构建完后,其他线程才能走返回正确的数据

缓存穿透

缓存穿透 :

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这 些请求都会打到数据库。

常见的解决方案有:

缓存空对象

优点:实现简单,维护方便

缺点:额外的内存消耗 可能造成短期的不一致

我们客户端访问不存在的数据时,先请求redis,但是此时redis中没有数据, 此时会访问到数据库,但是数据库中也没有数据,这个数据穿透了缓存,直击数据库,我们都知道数据 库能够承载的并发不如redis这么高,如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据,这些请求就都会 访问到数据库,简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在,我们也把这个数据存入到redis 中去,这样,下次用户过来访问这个不存在的数据,那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存 了

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