缓存雪崩 & 缓存穿透

缓存雪崩 & 缓存穿透

缓存雪崩 & 缓存穿透.png

缓存流程

1.参数传入对象主键ID

2.根据key从缓存中获取对象

3.如果对象不为空，直接返回

4.如果对象为空，查询数据库

5.如果从数据库查询出的对象不为空，则放入缓存（设定过期时间）

缓存雪崩

如果我们的缓存挂掉了，这意味着我们的全部请求都跑去数据库了。

如果缓存数据设置的过期时间是相同的，并且Redis恰好将这部分数据全部删掉。

这就会导致在这段时间内，这些缓存同时失效，全部请求到数据库中。

缓存挂掉解决方案

• 事发前
  • 主从架构+Sentinel
  • Cluster
  • 分布式缓存架构
  • 设置过期标志更新缓存
  • 使用锁或队列
  • 二级缓存
• 事发中
  • 设置本地缓存(ehcache)+限流(hystrix)
• 事发后
  • 缓存持久化,重启后自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据

缓存过期时间集中解决方案

• 过期时间设置随机

缓存穿透

查询缓存和数据库中都没有的数据

• 例如:查询一个一定不存在的数据

解决方案

• 使用布隆过滤器(BloomFilter)提前拦截
  • 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。
• 用户鉴权校验，id校验
• 缓存空对象,设置一个较短的过期时间，让其自动剔除

缓存击穿

爆炸查询缓存中没有但数据库中有的数据

解决方案

• 设置热点数据永远不过期
• 加互斥锁,防止都去数据库重复取数据，重复往缓存中更新数据情况出现

互斥锁(mutex lock)

• 只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完， 重新从缓存获取数据
• 单机
  • 用synchronized或者lock
• 分布式
  • 分布式锁，可以用memcache的add, redis的setnx, zookeeper的添加节点操作

缓存预热

系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。

定时刷新缓存

缓存更新

定时去清理过期的缓存

缓存降级

保证核心服务可用

缓存与数据库双写不一致的问题

解决方案

• 将删除缓存、修改数据库、读取缓存等的操作 积压到队列里边，实现串行化
• Cache Aside Pattern
  • 将需要删除的key发送到消息队列中
  • 自己消费消息，获得需要删除的key
  • 不断重试删除操作，直到成功