Redis 缓存穿透、击穿、雪崩 解决方法
目录
- 引言
- 一、缓存穿透
- 1. 缓存穿透的原理
- 2. 解决方法
- 2.1 布隆过滤器
- 2.2 缓存空对象
- 二、缓存击穿
- 1. 缓存击穿原理
- 2. 解决方法
- 2.1 设置热点数据永不过期
- 2.2 加互斥锁
- 三、缓存雪崩
- 1. 缓存雪崩原理
- 2. 解决方法
- 2.1 redis 高可用
- 2.2 限流降级
- 2.3 数据预热
引言
在我们日常运维和开发中,大都是使用数据库来进行数据的存储的,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如双十一抢购的时候,或者是主页访问量瞬间变大的时候,单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘,磁盘 I/O 速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端,一瞬间成千上万的请求到来,需要系统在极短的时间内完成成千上万次的 I/O 操作,这时候的数据库由于无法承受,极其容易造成数据库系统崩溃,从而导致服务宕机的严重生产问题。
为了克服上述的问题,项目通常会引入 NoSQL 技术,这是一种基于内存的数据库,并且提供一定的持久化功能。Redis 就是 NoSQL 技术中的一种,但是 Redis 又有可能出现缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩等问题。
一、缓存穿透
1. 缓存穿透的原理
缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现redis内存数据库没有,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询。
发现也没有,于是本次查询失败。当用户很多的时候,缓存都没有命中,于是都去请求了持久层数据库。
这会给持久层数据库造成很大的压力,这时候就相当于出现了缓存穿透。
2. 解决方法
2.1 布隆过滤器
布隆过滤器是一种数据结构,对所有可能查询的参数以 hash 形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系统的查询压力
2.2 缓存空对象
当存储层不命中后,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时会设置一个过期时间,之后再访问这个数据将会从缓存中获取,保护了后端数据源
但是这种方法会存在两个问题:
① 如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多的空值的键;
② 即使对空值设置了过期时间,还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,这对于需要保持一致性的业务会有影响
二、缓存击穿
1. 缓存击穿原理
缓存击穿是指一个 key 非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个 key 在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上被凿开了一个洞
当某个 key 在过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据,并且回写缓存,会导使数据库瞬间压力过大。
2. 解决方法
2.1 设置热点数据永不过期
从缓存层面来看,没有设置过期时间,所以不会出现热点 key 过期后产生的问题
2.2 加互斥锁
分布式锁:
使用分布式锁,保证对于每个 key 同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁的权限,因此只需要等待即可;
这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁的考验很大。
三、缓存雪崩
1. 缓存雪崩原理
缓存雪崩是指在某一个时间段,缓存集中过期失效,Redis 宕机。
产生雪崩可能的原因:
比如在双十一十二点到来之际,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候,这批商品的缓存就都过期了;
而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力,于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,这个时候数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。
2. 解决方法
2.1 redis 高可用
既然 redis 有可能挂掉,那我多增设几台 redis,这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实就是搭建的集群
2.2 限流降级
在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个 key 只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程需要等待。
2.3 数据预热
数据加热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的 key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。
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