Redis-缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

文章目录

• 缓存穿透
• • 解决方案
• 缓存击穿
• • 解决方案
• 缓存雪崩
• • 解决方案

缓存穿透

缓存穿透(查不到)：查询一个数据时Redis内存数据库没有，缓存未命中，于是向持久层数据库查询发现也不存在，查询失败。当多次缓存未命中时，都去请求持久层数据库造成压力，若用此进行攻击可能压垮数据库。

解决方案

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，先在控制层进行校验，不符合则丢弃，从而避免对持久层的查询压力。
2. 缓存空对象 缓存未命中后，把返回的空对象写入缓存同时设置一个过期时间，之后再访问时就能直接从缓存读取，保护持久层，但会耗费内存资源。

缓存击穿

缓存击穿(查得到但量太大,或缓存过期)：顾名思义就像子弹盯着一个点打最后在这个点把墙击穿一样，缓存击穿是缓存中可以查询到这个key，但高并发的持续查询这个key时，穿透了缓存直接请求到持久层数据库，瞬间压力而崩溃。比如热点数据过期的瞬间(60s)，请求数据库回写缓存时(60.1s)，这0.1s的大量请求瞬间压垮数据库，例微博热搜崩溃 。

解决方案

1. 设置热点数据永不过期 没有过期时间便不会出现上述问题，但会占据内存。
2. 加互斥锁 使用分布式锁，保证每个key同时只有一个线程去查询持久层数据库，其余线程没有分布式锁权限只能等待（即把击穿后的请求加锁等待）从而避免数据库压力，但对分布式锁有一定考验。

缓存雪崩

缓存雪崩：指某一个时间内，缓存集中过期失效、Redis宕机、服务器重启、断电断网等缓存不可用的情况(Redis缓存崩溃了雪崩了)。然后所有请求直接打到后端数据库上，然后你懂的。

解决方案

1. Redis高可用 提高Redis高可用性，使用主从复制、集群等保证一台redis挂掉，其余几台仍可继续正常工作。
2. 限流降级 在缓存失效后，通过加锁或队列来控制线程数量，比如每个key只允许一个线程读写，其余等待。
3. 数据预热 在正式部署前，把可能访问的数据线预先访问一遍，把部分可能大量访问的数据加载到缓存中，设置不同过期时间，让缓存失效时间点均匀分散。避免用户请求的时候再去加载相关的数据。

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