REDIS缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩
一、缓存处理流程
前台请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果。
二、缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。
解决方案:
1)有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器BloomFilter,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层数据库的查询压力。BloomFilter 的特点是存在性检测,如果 BloomFilter 中不存在,那么数据一定不存在;如果 BloomFilter 中存在,实际数据也有可能会不存在。非常适合解决这类的问题。
2)另外也有一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | //伪代码 public object GetProductListNew() { int cacheTime = 30 ; String cacheKey = "product_list" ; String cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey); if (cacheValue != null ) { return cacheValue; } cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey); if (cacheValue != null ) { return cacheValue; } else { //数据库查询不到,为空 cacheValue = GetProductListFromDB(); if (cacheValue == null ) { //如果发现为空,设置个默认值,也缓存起来 cacheValue = string.Empty; } CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime); return cacheValue; } } |
三、缓存雪崩
缓存雪崩是指在设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,导致所有的查询都落在数据库上,造成了缓存雪崩。
解决方案:
1)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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | 加锁排队,伪代码如下: //伪代码 public object GetProductListNew() { int cacheTime = 30 ; String cacheKey = "product_list" ; String lockKey = cacheKey; String cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey); if (cacheValue != null ) { return cacheValue; } else { synchronized (lockKey) { cacheValue = CacheHelper.get(cacheKey); if (cacheValue != null ) { return cacheValue; } else { //这里一般是sql查询数据 cacheValue = GetProductListFromDB(); CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime); } } return cacheValue; } } |
2)可以通过缓存reload机制,预先去更新缓存,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存。
3)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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | 随机值伪代码: //伪代码 public object GetProductListNew() { int cacheTime = 30 ; String cacheKey = "product_list" ; //缓存标记 String cacheSign = cacheKey + "_sign" ; String sign = CacheHelper.Get(cacheSign); //获取缓存值 String cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey); if (sign != null ) { return cacheValue; //未过期,直接返回 } else { CacheHelper.Add(cacheSign, "1" , cacheTime); ThreadPool.QueueUserWorkItem((arg) -> { //这里一般是 sql查询数据 cacheValue = GetProductListFromDB(); //日期设缓存时间的2倍,用于脏读 CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime * 2 ); }); return cacheValue; } } |
4)做二级缓存,或者双缓存策略。A1为原始缓存,A2为拷贝缓存,A1失效时,可以访问A2,A1缓存失效时间设置为短期,A2设置为长期。
四、缓存击穿
对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。
缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
解决方案:设置热点数据永远不过期,加互斥锁
1)后台刷新
后台定义一个job(定时任务)专门主动更新缓存数据.比如,一个缓存中的数据过期时间是30分钟,那么job每隔29分钟定时刷新数据(将从数据库中查到的数据更新到缓存中).
注:这种方案比较容易理解,但会增加系统复杂度。比较适合那些 key 相对固定,cache 粒度较大的业务,key 比较分散的则不太适合,实现起来也比较复杂。
2)检查更新
将缓存key的过期时间(绝对时间)一起保存到缓存中(可以拼接,可以添加新字段,可以采用单独的key保存..不管用什么方式,只要两者建立好关联关系就行).在每次执行get操作后,都将get出来的缓存过期时间与当前系统时间做一个对比,如果缓存过期时间-当前系统时间<=1分钟(自定义的一个值),则主动更新缓存.这样就能保证缓存中的数据始终是最新的(和方案一一样,让数据不过期.)
注:这种方案在特殊情况下也会有问题。假设缓存过期时间是12:00,而 11:59 到 12:00这 1 分钟时间里恰好没有 get 请求过来,又恰好请求都在 11:30 分的时 候高并发过来,那就悲剧了。这种情况比较极端,但并不是没有可能。因为“高 并发”也可能是阶段性在某个时间点爆发。
3)分级缓存
采用 L1 (一级缓存)和 L2(二级缓存) 缓存方式,L1 缓存失效时间短,L2 缓存失效时间长。 请求优先从 L1 缓存获取数据,如果 L1缓存未命中则加锁,只有 1 个线程获取到锁,这个线程再从数据库中读取数据并将数据再更新到到 L1 缓存和 L2 缓存中,而其他线程依旧从 L2 缓存获取数据并返回。
注:这种方式,主要是通过避免缓存同时失效并结合锁机制实现。所以,当数据更 新时,只能淘汰 L1 缓存,不能同时将 L1 和 L2 中的缓存同时淘汰。L2 缓存中 可能会存在脏数据,需要业务能够容忍这种短时间的不一致。而且,这种方案 可能会造成额外的缓存空间浪费。
4)加锁:互斥锁
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | static Lock reenLock = new ReentrantLock(); public List<String> getData04() throws InterruptedException { List<String> result = new ArrayList<String>(); // 从缓存读取数据 result = getDataFromCache(); if (result.isEmpty()) { if (reenLock.tryLock()) { try { System.out.println( "我拿到锁了,从DB获取数据库后写入缓存" ); // 从数据库查询数据 result = getDataFromDB(); // 将查询到的数据写入缓存 setDataToCache(result); } finally { reenLock.unlock(); // 释放锁 } } else { result = getDataFromCache(); // 先查一下缓存 if (result.isEmpty()) { System.out.println( "我没拿到锁,缓存也没数据,先小憩一下" ); Thread.sleep( 100 ); // 小憩一会儿 return getData04(); // 重试 } } } return result; } |
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· AI技术革命,工作效率10个最佳AI工具