缓存雪崩、击穿、穿透_解决方案

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文章目录

  • 缓存雪崩、击穿、穿透
    • 1.缓存雪崩
      • 造成缓存雪崩
        • 解决缓存雪崩
    • 2. 缓存击穿
      • 造成缓存击穿
      • 解决缓存击穿
    • 3.缓存穿透
      • 造成缓存穿透
      • 解决缓存穿透

缓存雪崩、击穿、穿透

一般用户数据存储于磁盘,读写速度慢。

使用redis作为缓存,相当于数据缓存在内存,大大提高系统性能

redis作为缓存,就会有缓存异常的三个问题

1.缓存雪崩

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缓存都设置了过期时间

造成缓存雪崩

  • 大量缓存数据在同一时间过期

  • redis故障宕机

    若此时有大量用户请求,无法在redis处理,都直接访问数据库 => 数据库压力骤增(严重造成数据库宕机) => 形成一系列连锁反应 => 整个系统崩溃

解决缓存雪崩

=> 大量缓存数据在同一时间过期时:

  1. 均匀设置过期时间(对缓存数据的过期时间加上随机数,保证数据不会在同一时间过期)

  2. 互斥锁(当业务线程在处理用户请求时,如果发现访问的数据不在redis里,加互斥锁,保证同一时间内只有一个请求来构建缓存(从数据库读取数据,再将数据更新到redis),当缓存构建完成后,再释放锁。)
    注:互斥锁设置超时时间,否则若出现请求发生意外阻塞,导致其他请求也一直拿不到锁

  3. 后台更新缓存(让缓存“永久有效”,将更新缓存的工作交由后台线程定时更新)
    当系统内存紧张时,有些缓存数据被“淘汰”,在“淘汰”和下次更新时间内,业务线程读取失败就以为是数据丢失,解决方法:

    1. 后台线程负责定时更新缓存,同时频繁地检测缓存是否失效,若失效,可进行构建缓存

      ​ 检测时间间隔不能太长,太长导致用户获取的数据是空值而不是真正的数据,检测时间间隔最好是毫秒级,用户体验一般

    2. 业务线程发现缓存数据失效后,通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存。后台线程收到消息后,更新前判断缓存是否存在,不存在则进行构建缓存。

      ​ 缓存更新及时,用户体验好

    **注:**后台更新缓存机制适合进行缓存预热(业务刚上线时,提前缓存数据,不是等待用户访问才来触发缓存构建)

=> Redis故障宕机时:

  1. 服务熔断或请求限流机制

    ​ 服务熔断:暂停业务应用对缓存服务的访问,直接返回错误,不再继续访问数据库,直到redis恢复正常。

    ​ 请求限流机制:只将少部分请求发送到数据库进行处理,再多的请求就在入口直接拒绝服务,等到Redis恢复正常 并把缓存预热完后。

  2. 构建redis缓存高可靠集群

    ​ 通过主从节点的方式构建,若redis缓存的主节点宕机,从节点可以切换成为主节点,继续提供缓存服务

2. 缓存击穿

造成缓存击穿

被频繁访问的热点数据过期,此时大量的请求访问该热点数据,直接访问数据库,数据库很容易被高并发的请求冲垮

缓存击穿可以认为是缓存雪崩的一个子集(对应于大量缓存数据在同一时间过期)

解决缓存击穿

  1. 互斥锁
  2. 不给热点数据设置过期时间,由后台异步更新缓存 / 在热点数据准备过期前,提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间

3.缓存穿透

对于缓存雪崩、击穿,数据仍然在数据库,一旦缓存恢复相应的数据,就可以减轻数据库的压力

而对于缓存穿透:

​ 用户访问的数据,既不在缓存中,也不在数据库中,导致请求在访问缓存时,发现缓存缺失,再去访问数据库,发现数据库也没有要访问的数据,没办法构建缓存来服务后续请求。当有大量的这样的请求时,数据库的压力骤增

造成缓存穿透

  • 业务误操作,缓存中数据和数据库数据都被误删除
  • 黑客恶意攻击,故意大量访问某些读取不存在数据的业务

解决缓存穿透

  1. 非法请求的限制

    判断请求参数是否含有非法值?请求字段是否存在?

  2. 缓存空值或默认值

    当线上业务发现缓存穿透时,针对查询的数据,在缓存中设置一个空值或默认值,后续请求可以从缓存中读取到数据,而不会继续查询数据库

  3. 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在,避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

    写入数据库数据时,使用布隆过滤器做标记,当业务线程确认缓存失效后,可以通过查询布隆过滤器判断数据是否存在。(大量请求只会查询布隆过滤器和redis,而不会查询数据库)

注:布隆过滤器的实现

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设此时有3个哈希函数,位图数组长度为8,数据库写入数据x:

将该数据x得到的三个哈希值 % 位图数据长度得到三个数组下标,填入1。

当业务线程查询数据是否存在于数据库时,查询 1、4、6下标的值是否为1,若有一个为0,则说明不存在

(存在哈希冲突,故若查询布隆过滤器说数据存在于数据库,此时数据不一定在数据库;但是查询到数据不存在时,数据一定不存在)

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小林coding图解Redis — 七

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