【Redis】缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

 

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

目前电商首页以及热点数据都会缓存，一般缓存都是定时刷新或者查不到之后更新缓存。定时任务刷新就会存在一个问题。假如，所有的缓存数据失效时间都是12个小时，中午12点刷新缓存，双十一零点会有大量用户涌入，假设每秒6000个请求，本来缓存可以抗下请求，但此时缓存中的key都过期了，此时6000个请求全部落在数据库上，直接宕机。

解决方案：

• 给不同的Key的TTL添加随机值

• 利用Redis集群提高服务的可用性

• 给缓存业务添加降级限流策略

• 给业务添加多级缓存

 

 

缓存穿透

缓存穿透 ：缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

例如：数据库id是从1开始自增的，如果黑客大量访问id=-1的数据，这样不断攻击会导致数据库压力特别大，严重时会击垮数据库。

常见的解决方案有两种：

• 缓存空对象

  • 优点：实现简单，维护方便

  • 缺点：

    • 额外的内存消耗

    • 可能造成短期的不一致

• 布隆过滤

  • 优点：内存占用较少，没有多余key

  • 缺点：

    • 实现复杂

    • 存在误判可能

 

缓存空对象思路分析：当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了

 

布隆过滤：布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问redis，哪怕此时redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到redis中，

假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回

这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突

 

 

 

 

 

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

一个商品10点进行秒杀，但是10点的时候缓存恰好过期，这就导致所有的请求都走的数据库。

常见的解决方案有两种：

• 互斥锁

• 逻辑过期

解决方案一、使用锁来解决：

因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程1就会一个人去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程2就可以进行休眠，直到线程1把锁释放后，线程2再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。

 

 

 

解决方案二、逻辑过期方案

方案分析：我们之所以会出现这个缓存击穿问题，主要原因是在于我们对key设置了过期时间，假设我们不设置过期时间，其实就不会有缓存击穿的问题，但是不设置过期时间，这样数据不就一直占用我们内存了吗，我们可以采用逻辑过期方案。

我们把过期时间设置在 redis的value中，注意：这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存，然后从value中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程1去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁， 而线程1直接进行返回，假设现在线程3过来访问，由于线程线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据，只有等到新开的线程2把重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据。

这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是脏数据。