Redis详解(十二)------ 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

  本篇博客我们来介绍Redis使用过程中需要注意的三种问题:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。

1、缓存穿透

一、概念

  缓存穿透:缓存和数据库中都没有的数据,可用户还是源源不断的发起请求,导致每次请求都会到数据库,从而压垮数据库。

  如下图红色的流程:

  

 

   比如客户查询一个根本不存在的东西,首先从Redis中查不到,然后会去数据库中查询,数据库中也查询不到,那么就不会将数据放入到缓存中,后面如果还有类似源源不断的请求,最后都会压到数据库来处理,从而给数据库造成巨大的压力。

二、解决办法

  ①、业务层校验

  用户发过来的请求,根据请求参数进行校验,对于明显错误的参数,直接拦截返回。

  比如,请求参数为主键自增id,那么对于请求小于0的id参数,明显不符合,可以直接返回错误请求。

  ②、不存在数据设置短过期时间

  对于某个查询为空的数据,可以将这个空结果进行Redis缓存,但是设置很短的过期时间,比如30s,可以根据实际业务设定。注意一定不要影响正常业务。

  ③、布隆过滤器

  关于布隆过滤器,后面会详细介绍。布隆过滤器是一种数据结构,利用极小的内存,可以判断大量的数据“一定不存在或者可能存在”。

  对于缓存击穿,我们可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中,用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截,一定不存在的数据就直接拦截返回了,从而避免下一步对数据库的压力。

2、缓存击穿

一、概念

  缓存击穿:Redis中一个热点key在失效的同时,大量的请求过来,从而会全部到达数据库,压垮数据库。

  

   这里要注意的是这是某一个热点key过期失效,和后面介绍缓存雪崩是有区别的。比如淘宝双十一,对于某个特价热门的商品信息,缓存在Redis中,刚好0点,这个商品信息在Redis中过期查不到了,这时候大量的用户又同时正好访问这个商品,就会造成大量的请求同时到达数据库。

二、解决办法

  ①、设置热点数据永不过期

  对于某个需要频繁获取的信息,缓存在Redis中,并设置其永不过期。当然这种方式比较粗暴,对于某些业务场景是不适合的。

  ②、定时更新

  比如这个热点数据的过期时间是1h,那么每到59minutes时,通过定时任务去更新这个热点key,并重新设置其过期时间。

  ③、互斥锁

  这是解决缓存穿透比较常用的方法。

  互斥锁简单来说就是在Redis中根据key获得的value值为空时,先锁上,然后从数据库加载,加载完毕,释放锁。若其他线程也在请求该key时,发现获取锁失败,则睡眠一段时间(比如100ms)后重试。

3、缓存雪崩

一、概念

  缓存雪崩:Redis中缓存的数据大面积同时失效,或者Redis宕机,从而会导致大量请求直接到数据库,压垮数据库。

  

   对于一个业务系统,如果Redis宕机或大面积的key同时过期,会导致大量请求同时打到数据库,这是灾难性的问题。

二、解决办法

  ①、设置有效期均匀分布

  避免缓存设置相近的有效期,我们可以在设置有效期时增加随机值;

  或者统一规划有效期,使得过期时间均匀分布。

  ②、数据预热

  对于即将来临的大量请求,我们可以提前走一遍系统,将数据提前缓存在Redis中,并设置不同的过期时间。

  ③、保证Redis服务高可用

  前面我们介绍过Redis的哨兵模式和集群模式,为防止Redis集群单节点故障,可以通过这两种模式实现高可用。

  

 

posted @ 2020-06-02 08:58  YSOcean  阅读(986)  评论(3编辑  收藏