Redis缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩原因及其解决方案
解决缓存穿透
方法一: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,从而避免了对底层存储系统的查询压力。
方法二:如果一个查询返回的数据为空(不管数据不存在还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。
解决缓存击穿
key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题。
使用互斥锁(mutex key)
业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。
SETNX,是「SET if Not eXists」的缩写,也就是只有不存在的时候才设置,可以利用它来实现锁的效果。
解决缓存雪崩
与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存,前者则是某一个key。
缓存正常从Redis中获取,示意图如下:
缓存失效瞬间示意图如下:
缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕!大多数系统设计者
考虑用加锁或者
队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。
还有一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。
加锁排队只是为了减轻数据库的压力,并没有提高系统吞吐量。
假设在高并发下,缓存重建期间key是锁着的,这是过来1000个请求999个都在阻塞的。同样会导致用户等待超时,这是个治标不治本的方法!
加锁排队的解决方式分布式环境的并发问题,有可能还要解决分布式锁的问题;线程还会被阻塞,用户体验很差!因此,在真正的高并发场景下很少使用!
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