Redis缓存击穿、雪崩、穿透,Redis分布式锁(不常见)

Redis缓存击穿

key过期的瞬间,流量进入服务器,跳过redis,直接访问mysql

使用setnx锁

setnx锁的问题

如果请求执行因为某些原因意外退出了,导致创建了锁但是没有删除锁,那么这个锁将一直存在以至于以后缓存再也得不到更新

需要给锁加一个过期时间

  • 需要借助 Expire 来设置
  • 把两者用 Multi/Exec 包裹起来以确保请求的原子性,以免 SetNX 成功了 Expire 却失败了。
  • 当多个请求到达时,虽然只有一个请求的 SetNX 可以成功,但是任何一个请求的 Expire 却都可以成功
  • 如此就意味着即便获取不到锁,也可以刷新过期时间,如果请求比较密集的话,那么过期时间会一直被刷新,导致锁一直有效

Redis缓存穿透

缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有

这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空

这样请求就绕过缓存直接查数据库,这也是经常提的缓存命中率问题

暴力解决,缓存空结果

如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库,这种办法最简单粗暴

布隆过滤器

  • 设置布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中
  • 一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,避免了对底层存储系统的查询压力
  • 如果一个查询返回的数据为空,不管是数据不存在还是系统故障,我们仍然把这个结果进行缓存,但是它的过期时间会很短最长不超过5分钟

 

Redis缓存雪崩

因为缓存层承载了大量的请求,有效的保护了存储层,但是如果缓存由于某些原因,整体不能够提供服务

于是所有的请求,就会到达存储层,存储层的调用量就会暴增,造成存储层也会挂掉的情况

缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛,指的是缓存层当掉之后,并发流量会像奔腾的野牛一样

大量后端存储存在这种问题的一个场景是

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,大量数据会去直接访问DB,此时给DB很大的压力

解决方案

设置redis集群和DB集群的高可用
  • 如果redis出现宕机情况,可以立即由别的机器顶替上来,这样可以防止一部分的风险。
使用互斥锁
  • 在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量
  • 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
  • 单机的话,可以使用synchronized或者lock来解决,如果是分布式环境,可以是用redis的setnx命令来解决
不同的key,可以设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点不一致,尽量达到平均分布
  • redis中设置永久不过期,这样就保证了,不会出现热点问题,也就是物理上不过期
资源保护
  • 使用netflix的hystrix,可以做各种资源的线程池隔离,从而保护主线程池

Redis分布式锁

分布式锁,强调准确度和一致性,多使用zookeeper

posted @ 2021-02-28 12:38  YC-L  阅读(41)  评论(0编辑  收藏