redis学习(二十)

redis缓存穿透和雪崩

服务高可用问题。

Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一 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。 另外的一些典型问题就是,缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前,业界也都有比较流行的解决方案。

缓存穿透(查不到)

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(秒 杀!),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。

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,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

==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。

缓存击穿(量太大,缓存过期!)

概述

这里需要注意和缓存击穿的区别,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。

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。

缓存雪崩

缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。Redis 宕机! 产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,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波 峰。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。

==redis高可用==

这个思想的含义是,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。(异地多活!)

==限流降级==

这个解决方案的思想是,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,其他线程等待。

==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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