缓存穿透,缓存雪崩,缓存击穿
缓存穿透,缓存雪崩,缓存击穿
本文整理自黑马程序员相关资料
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部存在,这样缓存永远不会生效。因此这些请求都会穿过缓存,最终请求到数据库上,对数据库造成非常大的压力。
常见的解决方案有两种:
-
缓存空对象:当缓存和数据库都没有请求的数据时,将查询的key的value设置为NULL值缓存到Redis中,下次再查询时会在Redis中查到NULL值,请求不会到达数据库。
- 优点:实现简单,维护方便
- 缺点:
- 因为缓存了空对象,任意key的查询都缓存了NULL值,相当于缓存了很多的无用数据。所以造成了额外了内存消耗。可以通过设置TTL过期时间来减少内存的消耗
- 可能会存在短期的不一致,取决于NULL值的过期时间。例如对一个key设置了NULL值。但是数据库刚好更新了该key对应的值。而Redis中该key对应的值为NULL,只有在这个key过期之后,才会更新为数据库中的值。
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布隆过滤:在客户端与Redis中间加入布隆过滤器,如果布隆过滤器判断查询的数据不存在则直接拒绝。布隆过滤器如果判断不存在则一定不存在,判断存在则可能不存在。
- 优点:内存占用少,没有多余的key
- 缺点:
- 实现复杂
- 存在误判可能。因为布隆过滤器如果判断不存在则一定不存在,判断存在则可能不存在。
缓存穿透的其他解决方案:
- 增强key的复杂性,避免被猜测key的规律
- 做好数据的基础格式校验,如果不符合预先设置的格式,直接拒绝。
- 加强用户权限校验,避免接收不相干用户发出的恶意请求
- 做好热点参数的限流
缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时段大量缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,给数据库带来巨大压力。
解决方案:
- 给不同的key的TTL添加随机值,避免大量的key同时到期
- 利用Redis集群提高服务的可用性,避免Redis服务宕机后的数据丢失和请求直达数据库
- 给缓存业务添加降级限流策略
- 给业务添加多级缓存
缓存击穿
缓存击穿问题也叫热点key问题,就是一个高并发访问并且缓存重建业务比较复杂的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。
解决方案:
互斥锁:即只允许一个线程进行缓存重建,其他线程在缓存重建成功之前只能不断的重试。
逻辑过期:在热点key的value中设置逻辑过期时间,查询缓存的时候判断逻辑过期时间是否已经过期,如果已经过期,则获取互斥锁另开线程进行缓存重建。其他线程发现过期但获取互斥锁失败,返回过期数据。
两种解决方案的优缺点:
解决方案 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
互斥锁 | 因为没有设置逻辑过期时间,所以没有额外的内存消耗。保持一致性。实现简单 | 线程需要等待,性能受影响。可能有死锁风险 |
逻辑过期 | 线程无需等待,性能较好 | 不保证一致性。有额外的内存消耗。实现复杂 |