基于Redis緩存數(shù)據(jù)常見的三種問題及解決
1.緩存穿透
1.1 問題描述
緩存穿透是在客戶端/瀏覽器端請求一個不存在的key,這個key在redis中不存在,在數(shù)據(jù)庫中也不存在數(shù)據(jù)源,每次對此key的請求從緩存獲取不到,就會請求數(shù)據(jù)源。
如使用一個不存在的用戶id去訪問用戶信息,redis和數(shù)據(jù)庫中都沒有,多次進行請求可能會壓垮數(shù)據(jù)源

1.2 解決方法
一個一定不存在緩存及查詢不到的數(shù)據(jù),由于緩存是不命中時被動寫入的,緩存不存在,出于容錯考慮,查詢不到的數(shù)據(jù)是不會緩存在redis當中,這將導致每次請求不存在的數(shù)據(jù)都會請求數(shù)據(jù)庫,失去了緩存的意義。
(1)如果一個查詢返回的數(shù)據(jù)為空(不管是數(shù)據(jù)是否不存在),我們仍然把這個空結果(null)進行緩存,設置空結果的過期時間會很短,最長不超過五分鐘
(2)設置可訪問的名單(白名單):使用bitmaps類型定義一個可以訪問的名單,名單id作為bitmaps的偏移量,每次訪問和bitmap里面的id進行比較,如果訪問id不在bitmaps里面,進行攔截,不允許訪問。
(3)采用布隆過濾器
(4)進行實時的數(shù)據(jù)監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)Redis在命中率急速降低時,排查訪問對象和訪問數(shù)據(jù),設置黑名單。
2.緩存擊穿
2.1 問題描述
當用戶請求一個存在的key的數(shù)據(jù)時,此時redis中該key的數(shù)據(jù)已經(jīng)過時,此時若有大量并發(fā)請求發(fā)現(xiàn)緩存過期都會請求數(shù)據(jù)源加載數(shù)據(jù)并且緩存到redis當中,這個時候大量的并發(fā)可能會把數(shù)據(jù)庫服務壓垮。
2.2 解決方法
key可能在某一個時間段被大量的請求,這個key的數(shù)據(jù)被稱為熱點數(shù)據(jù),這個時候便要考慮“擊穿”問題。
(1)預先設置熱門數(shù)據(jù):在redis高峰訪問之前,把一些熱門數(shù)據(jù)提前存入到redis里面,加大這些熱門數(shù)據(jù)key的時長
(2)實時調整:現(xiàn)場監(jiān)控哪些數(shù)據(jù)熱門,實時調整key的過期時長
(3)使用鎖:
- 就是在緩存失效的時候(判斷拿出來的值為空),不是立即去load db。
- 先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX)去set一個mutex key
- 當操作返回成功時,再進行l(wèi)oad db的操作,并回設緩存,最后刪除mutex key;
- 當操作返回失敗,證明有線程在load db,當前線程睡眠一段時間再重試整個get緩存的方法。

3.緩存雪崩
3.1 問題描述
可以對應的數(shù)據(jù)存在,但是key的數(shù)據(jù)已經(jīng)過期(redis緩存過期,會自動刪除此key),此時大量的并發(fā)請求訪問不同的key,即同時大量的訪問不同的key,此時key處于過期階段,便會請求數(shù)據(jù)庫,大量的并發(fā)請求會壓垮數(shù)據(jù)庫服務器,這種情況被稱為緩存雪崩,和緩存擊穿的不同是前者是一個key。

3.2 解決方法
緩存失效時的雪崩效應對底層系統(tǒng)的沖擊非常可怕!
(1) 構建多級緩存架構:
- nginx緩存 + redis緩存 +其他緩存(ehcache等)
(2) 使用鎖或隊列:
- 用加鎖或者隊列的方式保證來保證不會有大量的線程對數(shù)據(jù)庫一次性進行讀寫,從而避免失效時大量的并發(fā)請求落到底層存儲系統(tǒng)上。不適用高并發(fā)情況
(3) 設置過期標志更新緩存:
- 記錄緩存數(shù)據(jù)是否過期(設置提前量),如果過期會觸發(fā)通知另外的線程在后臺去更新實際key的緩存。
(4) 將緩存失效時間分散開:
- 比如我們可以在原有的失效時間基礎上增加一個隨機值,比如1-5分鐘隨機,這樣每一個緩存的過期時間的重復率就會降低,就很難引發(fā)集體失效的事件。
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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