十一、 Redis缓存穿透和雪崩
Redis缓存的使用,极大的提供了应用程序和性能和效率,特别是数据查询方面。但同时也带来了一些问题。其中,最要害的问题就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存
11.1 缓存穿透
概念
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,于是就向持久层数据库查询。发现也没有,于是本次查询失败。当用户较多的时候,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的压力,这时候就相当于出现了缓存穿透现象
解决方案
- 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,从而便面了对底层存储系统的查询压力
- 缓存空对象
当存储不命中,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时设置一个过期时间,之后在访问这个数据将会从缓存中获取,保护了后端数据源
但这种方法会存在两个问题
- 如果控制能够被缓存起来,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
- 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
mybatis中的cache解决了缓存穿透:将数据库中没有查询到的结果也进行缓存
11.2 缓存击穿
概述
缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的抗着大并发,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,会导致数据库瞬间压力过大
解决方案
- 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
- 加互斥锁
分布式锁:使用分布式锁,保证对每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其它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
11.3 缓存雪崩
概述
缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效,即 Redis 宕机
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。因为自然形成了缓存雪崩,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
解决方案
- redis高可用
这个思想的含义是,既然 redis 有可能挂掉,那多设几台 redis,这样一台挂掉之后其它的还可以继续工作,其实就是搭建的集群
- 启用降级和熔断措施
在发生雪崩时,若应用访问的不是核心数据,则直接返回预定义信息/空值/错误信息。或者在发生雪崩时,对于访问缓存接口的请求,客户端并不会把请求发给Redis,而是直接返回
- 数据预热
数据加热的含义就是在正式部署之前,先把可能的数据先预防访问一遍,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