淺談Redis緩存雪崩解決方案
緩存層承載著大量的請求,有效保護(hù)了存儲層。但是如果由于大量緩存失效或者緩存整體不能提供服務(wù),導(dǎo)致大量的請求到達(dá)存儲層,會使存儲層負(fù)載增加(大量的請求查詢數(shù)據(jù)庫) 。這就是緩存雪崩的場景;
解決緩存雪崩可以從下面的幾點(diǎn)著手:
1.保持緩存層的高可用
使用Redis哨兵模式或者Redis集群部署方式,即是個別Redis節(jié)點(diǎn)下線,整個緩存層依然可以使用。除此之外還可以在多個機(jī)房部署Redis,這樣即便是機(jī)房死機(jī),依然可以實(shí)現(xiàn)緩存層的高可用。
2.限流降級組件
無論是緩存層還是存儲層都會有出錯的概率,可以將它們視為資源。作為并發(fā)量較大的分布式系統(tǒng),假如有一個資源不可用,可能會造成所有線程在獲取這個資源時異常,造成整個系統(tǒng)不可用。降級在高并發(fā)系統(tǒng)中是非常正常的,比如推薦服務(wù)中,如果個性化推薦服務(wù)不可用,可以降級補(bǔ)充熱點(diǎn)數(shù)據(jù),不至于造成整個推薦服務(wù)不可用。常見的限流降級組件如 Hystrix、Sentinel 等。
3.緩存不過期
Redis 中保存的 key 永不失效,這樣就不會出現(xiàn)大量緩存同時失效的問題,但是隨之而來的就是Redis 需要更多的存儲空間。
4.優(yōu)化緩存過期時間
設(shè)計緩存時,為每一個 key 選擇合適的過期時間,避免大量的 key 在同一時刻同時失效,造成緩存雪崩。
5.使用互斥鎖重建緩存
在高并發(fā)場景下,為了避免大量的請求同時到達(dá)存儲層查詢數(shù)據(jù)、重建緩存,可以使用互斥鎖控制,如根據(jù) key 去緩存層查詢數(shù)據(jù),當(dāng)緩存層為命中時,對 key 加鎖,然后從存儲層查詢數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)寫入緩存層,最后釋放鎖。若其他線程發(fā)現(xiàn)獲取鎖失敗,則讓線程休眠一段時間后重試。對于鎖的類型,如果是在單機(jī)環(huán)境下可以使用 Java 并發(fā)包下的 Lock,如果是在分布式環(huán)境下,可以使用分布式鎖(Redis 中的 SETNX 方法)。
分布式環(huán)境下互斥鎖重建緩存?zhèn)未a
/**
* 互斥鎖建立緩存
*
**/
public String get(String key) {
// redis中查詢key對應(yīng)的value
String value = redis.get(key);
// 緩存未命中
if (value == null) {
// 互斥鎖
String key_mutex_lock = "mutex:lock" + key;
// 互斥鎖加鎖成功
if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")) { // 返回 0(false),1(true)
try {
// 設(shè)置互斥鎖超時時間,這里設(shè)置的是鎖的失效時間,而不是key的失效時間
redis.expire(key_mutex_lock,3*60);
// 從數(shù)據(jù)庫查詢
value = db.get(key);
// 數(shù)據(jù)寫入緩存
redis.set(key,value);
} finally {
// 釋放鎖
boolean keyExist = jedis.exists(key_mutex_lock);
if(keyExist){
redis.delete(key_mutex_lock);
}
} else {
// 加鎖失敗,線程休息50ms后重試
Thread.sleep(50);
return get(key); // 直接返回緩存結(jié)果
}
}
}
分布式環(huán)境下使用Redis 分布式鎖實(shí)現(xiàn)緩存重建,優(yōu)點(diǎn)是設(shè)計思路簡單,對數(shù)據(jù)一致性有保障;缺點(diǎn)是代碼復(fù)雜度增加,有可能會造成用戶等待。假設(shè)在高并發(fā)下,緩存重建期間 key 是鎖著的,如果當(dāng)前并發(fā) 1000 個請求,其中 999 個都在阻塞,會導(dǎo)致 999 個用戶請求阻塞而等待。
6.異步重建緩存
在這種方案下構(gòu)建緩存采取異步策略,會從線程池中獲取線程來異步構(gòu)建緩存,從而不會讓所有的請求直接到達(dá)存儲層,該方案中每個Redis key 維護(hù)邏輯超時時間,當(dāng)邏輯超時時間小于當(dāng)前時間時,則說明當(dāng)前緩存已經(jīng)失效,應(yīng)當(dāng)進(jìn)行緩存更新,否則說明當(dāng)前緩存未失效,直接返回緩存中的 value 值。如在Redis 中將 key 的過期時間設(shè)置為 60 min,在對應(yīng)的 value 中設(shè)置邏輯過期時間為 30 min。這樣當(dāng) key 到了 30 min 的邏輯過期時間,就可以異步更新這個 key 的緩存,但是在更新緩存的這段時間內(nèi),舊的緩存依然可用。這種異步重建緩存的方式可以有效避免大量的 key 同時失效。
/**
* 異步重建緩存: ValueObject為對應(yīng)的封裝的實(shí)體模型
*
**/
public String get(String key) {
// 重緩存中查詢key對應(yīng)的ValueObject對象
ValueObject valueObject = redis.get(key);
// 獲取存儲中對應(yīng)的value值
String value = valueObject.getValue();
// 獲取實(shí)體模型中的緩存過期的時間:timeOut = 設(shè)置緩存時的當(dāng)前時間+過期時間(如30秒,60秒等等)
long logicTimeOut = valueObject.getTimeOut(); // 等位換算為long類型
// 當(dāng)前可以在邏輯上失效
if (logicTimeOut <= System.currentTimeMillis()) {
// 異步更新緩存
threadPool.execute(new Runnable() {
String key_mutex_lock = "mutex_lock" + key;
// 互斥鎖加鎖成功
if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")) { // 返回 0(false),1(true)
try {
// 設(shè)置互斥鎖超時時間,這里設(shè)置的是鎖的失效時間,而不是key的失效時間
redis.expire(key_mutex_lock,3*60);
// 從數(shù)據(jù)庫查詢
dbValue = db.get(key);
// 數(shù)據(jù)寫入緩存
redis.set(key,dbValue);
} finally {
// 釋放鎖
boolean keyExist = jedis.exists(key_mutex_lock);
if(keyExist){
redis.delete(key_mutex_lock);
}
}
} else {
}
});
return value; // 直接返回緩存結(jié)果
}
}到此這篇關(guān)于淺談Redis緩存雪崩解決方案的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis緩存雪崩內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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