Redis从入门到深入-缓存预热、缓存穿透、缓存击穿(25)
1. 缓存预热
1.1 问题排查
缓存预热就是系统上线后，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！
- 请求数量较高
- 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高
1.2 解决方案
1.日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
2.利用LRU数据删除策略， 构建数据留存队列
例如：storm与kafka配合
3.将统计结果中的数据分类， 根据级别， red is优先加载级别较高的热点数据
4.利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
实施：
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
1.3 总结
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!
2. 缓存穿透
2.1 表现
1.系统平稳运行过程中
2.应用服务器流量随时间增量较大
3.Redis服务器命中率随时间逐步降低
4.Redis内存平稳， 内存无压力
5.Redis服务器CPU占用激增
6.数据库服务器压力激增
7.数据库崩溃
2.2 问题排查
- Redis中大面积出现未命中
- 出现非正常URL访问
2.3 问题分析
- 获取的数据在数据库中也不存在，数据库查询未得到对应数据
- Redis获取到null数据未进行持久化， 直接返回
- 下次此类数据到达重复上述过程
- 出现黑客攻击服务器
2.4 解决方案
-
缓存null
对查询结果为null的数据进行缓存(长期使用， 定期清理) ， 设定短时限， 例如30-60秒，最高5分钟
-
白名单策略
-
提前预热各种分类数据id对应的bitmaps， id作为bitmaps的offset， 相当于设置了数据白名单。当加载正常数据时，放行，加载异常数据时直接拦截(效率偏低)
-
使用布隆过滤器(有关布隆过滤器的命中问题对当前状况可以忽略)
3.实施监控
实时监控redis命中率(业务正常范围时， 通常会有一个波动值) 与null数据的占比
- 非活动时段波动：通常检测3-5倍，超过5倍纳入重点排查对象
- 活动时段波动：通常检测10-50倍，超过50倍纳入重点排查对象
根据倍数不同，启动不同的排查流程。然后使用黑名单进行防控(运营)
4.key加密
问题出现后， 临时启动防灾业务key， 对key进行业务层传输加密服务， 设定校验程序例如每天随机分配60个加密串， 挑选2到3个， 混淆到页面数据id中， 发现访问key不满足规则，驳回数据访问
2.5 总结
缓存击穿访问了不存在的数据，跳过了合法数据的redis数据缓存阶段，每次访问数据库，导致对数据库服务器造成压力，通常此类数据的出现量是一个较低的值，当出现此类情况时以毒攻毒，并及时报警，无论是黑名单还是白名单，都是对整体系统的压力，警报解除时尽快移除
3. 缓存击穿
3.1 问题
缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上，导致数据库异常。这个我们在实际项目就遇到了，有些抢购活动、秒杀活动的接口API被大量的恶意用户刷，导致短时间内数据库宕机了，好在数据库是多主多从的，hold住了。
3.2 解决方案
使用互斥锁排队
业界比价普遍的一种做法，即根据key获取value值为空时，锁上，从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后重试。这里要注意，分布式环境中要使用分布式锁，单机的话用普通的锁（synchronized、Lock）就够了。
布隆过滤器
bloomfilter就类似于一个hash set，用于快速判某个元素是否存在于集合中，其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小，下面先来简单的实现下看看效果，我这里用guava实现的布隆过滤器：
3.3 总结
缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间， 数据访问量较大， 未命中redis后， 发起了大量对同一数据的数据库访问， 导致对数据库服务器造成压力。应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行， 配合运行监控测试与即时调整策略， 毕竟单个key的过期监控难度较高，配合雪崩处理策略即可。
4. 缓存雪崩问题
4.1 问题
缓存在同一时间内大量键过期（失效），接着来的一大波请求瞬间都落在了数据库中导致连接异常。
4.2 表现
数据库服务器崩溃(1)
1.系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
2.应用服务器无法及时处理请求
3.大量408，500错误页面出现
4.客户反复刷新页面获取数据
5.数据库崩溃
6.应用服务器崩溃
7.重启应用服务器无效
8.Redis服务器崩溃
9.Redis集群崩溃
10.重启数据库后再次被瞬间流量放倒
数据库服务器崩溃(2)
1.系统平稳运行过程中
2.数据库连接量瞬间激增
3.redis服务器无大量key过期
4.redis内存平稳， 无波动
5.redis服务器CPU正常
6.数据库崩溃
4.3 问题排查
1.在一个较短的时间内， 缓存中较多的key集中过期
2.此周期内请求访问过期的数据， redis未命中， redis向数据库获取数据
3.数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
4.Redis大量请求被积压， 开始出现超时现象
5.数据库流量激增，数据库崩溃
6.重启后仍然面对缓存中无数据可用
7.Redis服务器资源被严重占用， Redis服务器崩溃
8.Redis集群呈现崩塌， 集群瓦解
9.应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃
10.应用服务器， redis， 数据库全部重启， 效果不理想
4.4 解决方案（道）
1.更多的页面静态化处理
2.构建多级缓存架构
Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
3.检测Mysql严重耗时业务进行优化
对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等
4.灾难预警机制
监控redis服务器性能指标
- CPU占用、CPU使用率
- 内存容量
- 查询平均响应时间
- 线程数
5.限流、降级
短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问
4.5 解决方案(术)
1.LRU与LFU切换
2.数据有效期策略调整
- 根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟
- 过期时间使用固定时间+随机值的形式， 稀释集中到期的key的数量
3.超热数据使用永久key
4.定期维护(自动+人工)
对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时
5.加锁
-
建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存;
-
缓存时间加上一个随机数
4.6 总结
缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现
(约40%)，配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。
事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。
事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。
事后：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
