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Redis 缓存穿透与缓存击穿

一、🐕缓存穿透(查不到数据)


比如 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,于是先持久层数据库查询,发现也没有,于是本次查询失败,当用户很多的时候,缓存都没有命中时(一般为秒杀活动),于是都会去请求持久层数据库,这就会导致 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
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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,保护了持久层数据库
在这里插入图片描述


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,并且当中还有还能多空值的键


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(量太大,缓存过期)


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,在不停的杠大并发,大并发集中对这个点进行访问,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,就像在一堵墙上戳穿了一个洞
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,并且写回缓存,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



从缓存层面上看,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,保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获取分布式锁的权限,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


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,比如在双十一零点,有一波商品比较热门,所以这波商品会放在缓存,假设缓存一个小时,那么到了1点钟时,缓存即将过期,此时如果再对此波商品进行访问查询,压力最终就会落到数据库上,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到达存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。


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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,此时,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


1、Redis 高可用


既然 redis 有可能挂掉,那我就设多几台 redis ,其实就是搭建集群


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,其他线程等待


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



作者:CSDNCoder
来源:https://juejin.cn/post/7084820115505545247

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