Redis缓存常见问题之预热、雪崩、击穿、穿透

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文章目录

Redis缓存常见问题之预热、雪崩、击穿、穿透
- 缓存预热
- 缓存雪崩
- - 发生
  - 预防+解决
- 缓存穿透
- - 解决
  - 方案一：空对象缓存或者缺省值
  - 方案2：Google布隆过滤器Guava解决缓存穿透
  - - 白名单过滤器
    - Coding实战
    - GuavaBloomFilterService
    - 说明
  - 思考问题：黑名单的使用
- 缓存穿透
- - 危害
  - 解决
  - 案例
  - - coding
    - Bug和隐患说明
  - 进一步解决
  - - 差异失效时间

Redis缓存常见问题之预热、雪崩、击穿、穿透

缓存预热

假设mysql有100条新数据，redis无

1 比较懒，什么都不做，之前对mysql做了数据新增，利用redis的回写机制，让它逐步实现100条新增记录的同步，最好提前晚上部署发布版本的时候，由自己人提前做一次，让redis同步了，不要把这个问题留给客户。

2 @PostConstruct初始化白名单数据，微服务启动的时候进行初始化

缓存雪崩

发生

redis主机挂了，Redis全盘崩溃，偏硬件运维

redis中有大量key同时国企大面积失效，偏软件开发

预防+解决

redis中key设置为永不过期 or 过期时间错开
redis缓存集群实现高可用
多级缓存结合预防雪崩：本地缓存 + redis缓存
服务降级：Sentinel限流降级策略

缓存穿透

请求去查询一条记录，先插redis无，后查mysql无，都查询不到该条记录，但是请求每次都会打到数据库上面去，导致后台数据库压力暴增，这种现象我们成为缓存穿透，这个redis变成了一个摆设。

简单说就是，本来无一物，两库都没有，机不再redis缓存库，也不再mysql，数据库存在被多次暴击风险。

在这里插入图片描述

解决

在这里插入图片描述

方案一：空对象缓存或者缺省值

第一种解决方案，回写增强

如果发生了缓存穿透，我们可以针对要查询的数据，在Redis里存一个和业务部门商量后确定的缺省值(比如，零、负数、defaultNull等)。

比如，键uid:abcdxxx，值defaultNull作为案例的key和value

先去redis查键uid:abcdxxx没有，再去mysql查没有获得，这就发生了一次穿透现象。

but，可以增强回写机制

mysql也查不到的话也让redis存入刚刚查不到的key并保护mysql。

第一次来查询uid:abcdxxx，redis和mysql都没有，返回null给调用者，但是增强回写后第二次来查uid:abcdxxx，此时redis就有值了。

可以直接从Redis中读取default缺省值返回给业务应用程序，避免了把大量请求发送给mysql处理，打爆mysql。

但是，此方法架不住黑客的恶意攻击，有缺陷…，只能解决key相同的情况

比如黑客或者恶意攻击：

黑客会对你的系统进行攻击，拿一个不存在的id去查询数据，会产生大量的请求到数据库去查询。可能会导致你的数据库由于压力过大而宕机。

key相同打你系统：第一次打到mysql，空对象缓存后第二次返回defaultNull缺省值，避免mysql被攻击，不用再到数据库中去走一圈了。

key不同打你系统：由于存在空对象缓存和缓存回写，redis中的无关紧要的key也会越写越多（记得设置redis的过期时间）

方案2：Google布隆过滤器Guava解决缓存穿透

白名单过滤器

在这里插入图片描述

存在误判问题，但是概率下可以接受，缺点是不能从布隆过滤器删除

全部合法的key都需要放入Guava版布隆过滤器 + redis里面，不然数据就返回null

Coding实战

		<dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>23.0</version>
        </dependency>

@Test
    public void testGuavaWithBloomFilter()
    {
		// 创建布隆过滤器对象
        BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);
		// 判断指定元素是否存在
        System.out.println(filter.mightContain(1));
        System.out.println(filter.mightContain(2));
		// 将元素添加进布隆过滤器
        filter.put(1);
        filter.put(2);
        System.out.println(filter.mightContain(1));
        System.out.println(filter.mightContain(2));
    }

对比redis的实现，其解耦性做的非常的好，不需要与redis交互

GuavaBloomFilterService

@Service
@Slf4j
public class GuavaBloomFilterService{
    public static final int _1W = 10000;
    //布隆过滤器里预计要插入多少数据
    public static int size = 100 * _1W;
    //误判率,它越小误判的个数也就越少(思考，是不是可以设置的无限小，没有误判岂不更好)
    //fpp the desired false positive probability
    public static double fpp = 0.03;
    // 构建布隆过滤器
    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size,fpp);
    public void guavaBloomFilter(){ 
        //1 先往布隆过滤器里面插入100万的样本数据
        for (int i = 1; i <=size; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }
        //故意取10万个不在过滤器里的值，看看有多少个会被认为在过滤器里
        List<Integer> list = new ArrayList<>(10 * _1W);
        for (int i = size+1; i <= size + (10 *_1W); i++) {
            if (bloomFilter.mightContain(i)) {
                log.info("被误判了:{}",i);
                list.add(i);
            }
        }
        log.info("误判的总数量：:{}",list.size());
    }
}

取样本100W数据，查查不在100W范围内，其它10W数据是否存在？

现在总共有10万数据是不存在的，误判了3033次，

原始样本：100W

不存在数据:1000001W—1100000W

在这里插入图片描述

前面提到了误判率，通过debug发现

在这里插入图片描述

也就是说误判率越小，要求精度越高，需要用的资源也就越多，hash函数也就越来越多。

当设置为非常小的值的时候

在这里插入图片描述

缺点是数据量太大，加载很慢，资源消耗很大

加入说什么都不写，默认就是0.03

在这里插入图片描述

说明

在这里插入图片描述

思考问题：黑名单的使用

在这里插入图片描述

缓存穿透

大量的请求同时查询一个key时，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都达到数据库上面去

简单地说就是热点key突然失效了，暴打mysql

危害

会造成某一时刻数据库请求量过大，压力暴增。

一般技术部门需要知道热点key时那些个？做到心里有数防止被击穿

解决

热点key失效：时间到了自然清楚但还被访问到，delete掉的key，刚巧又被访问

方案一：差异失效时间，对于访问频繁的热点key，干脆就不设置过期时间

方案二：互斥更新，采用双检加锁策略

多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。

其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。

在这里插入图片描述

案例

天猫聚划算功能 + 防止缓存击穿

在这里插入图片描述

存在问题就是热点key突然失效导致了缓存击穿

步骤	说明
1	100%高并发，绝对不可以用mysql实现
2	先把mysql里面参加活动的数据抽取进redis，一般采用定时器扫描来决定上线活动还是下线取消。
3	支持分页功能，一页20条记录

在这里插入图片描述

coding

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ApiModel(value = "聚划算活动producet信息")
public class Product
{
    //产品ID
    private Long id;
    //产品名称
    private String name;
    //产品价格
    private Integer price;
    //产品详情
    private String detail;
}

// 采用定时器将参与聚划算活动的特价商品新增进入redis

@Service
@Slf4j
public class JHSTaskService
{
    public  static final String JHS_KEY="jhs";
    public  static final String JHS_KEY_A="jhs:a";
    public  static final String JHS_KEY_B="jhs:b";

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 偷个懒不加mybatis了，模拟从数据库读取100件特价商品，用于加载到聚划算的页面中
     * @return
     */
    private List<Product> getProductsFromMysql() {
        List<Product> list=new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <=20; i++) {
            Random rand = new Random();
            int id= rand.nextInt(10000);
            Product obj=new Product((long) id,"product"+i,i,"detail");
            list.add(obj);
        }
        return list;
    }

    @PostConstruct
    public void initJHS(){
        log.info("启动定时器淘宝聚划算功能模拟.........."+ DateUtil.now());
        new Thread(() -> {
            //模拟定时器一个后台任务，定时把数据库的特价商品，刷新到redis中
            while (true){
                //模拟从数据库读取100件特价商品，用于加载到聚划算的页面中
                List<Product> list=this.getProductsFromMysql();
                //采用redis list数据结构的lpush来实现存储
                this.redisTemplate.delete(JHS_KEY);
                //lpush命令
                this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY,list);
                //间隔一分钟 执行一遍，模拟聚划算每3天刷新一批次参加活动
                try { TimeUnit.MINUTES.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

                log.info("runJhs定时刷新..............");
            }
        },"t1").start();
    }
}

至此一个聚划算的基本功能就算是实现了，但是在高并发的场景下会有什么经典生产问题呢？

Bug和隐患说明

在这里插入图片描述

两条命令的原子性还是其次，主要是防止热key突然失效暴击mysql打爆系统

进一步解决

多个线程同时去查询数据库的这条数据，那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。

其他的线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了，就直接走缓存。

在这里插入图片描述

差异失效时间

在这里插入图片描述

两份缓存，过期时间不一致

@Service
@Slf4j
public class JHSTaskService
{
    public  static final String JHS_KEY="jhs";
    public  static final String JHS_KEY_A="jhs:a";
    public  static final String JHS_KEY_B="jhs:b";

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 偷个懒不加mybatis了，模拟从数据库读取100件特价商品，用于加载到聚划算的页面中
     * @return
     */
    private List<Product> getProductsFromMysql() {
        List<Product> list=new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <=20; i++) {
            Random rand = new Random();
            int id= rand.nextInt(10000);
            Product obj=new Product((long) id,"product"+i,i,"detail");
            list.add(obj);
        }
        return list;
    }

    //@PostConstruct
    public void initJHS(){
        log.info("启动定时器淘宝聚划算功能模拟.........."+ DateUtil.now());
        new Thread(() -> {
            //模拟定时器，定时把数据库的特价商品，刷新到redis中
            while (true){
                //模拟从数据库读取100件特价商品，用于加载到聚划算的页面中
                List<Product> list=this.getProductsFromMysql();
                //采用redis list数据结构的lpush来实现存储
                this.redisTemplate.delete(JHS_KEY);
                //lpush命令
                this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY,list);
                //间隔一分钟 执行一遍
                try { TimeUnit.MINUTES.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

                log.info("runJhs定时刷新..............");
            }
        },"t1").start();
    }

    @PostConstruct
    public void initJHSAB(){
        log.info("启动AB定时器计划任务淘宝聚划算功能模拟.........."+DateUtil.now());
        new Thread(() -> {
            //模拟定时器，定时把数据库的特价商品，刷新到redis中
            while (true){
                //模拟从数据库读取100件特价商品，用于加载到聚划算的页面中
                List<Product> list=this.getProductsFromMysql();
                //先更新B缓存
                this.redisTemplate.delete(JHS_KEY_B);
                this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY_B,list);
                this.redisTemplate.expire(JHS_KEY_B,20L,TimeUnit.DAYS);
                //再更新A缓存
                this.redisTemplate.delete(JHS_KEY_A);
                this.redisTemplate.opsForList().leftPushAll(JHS_KEY_A,list);
                this.redisTemplate.expire(JHS_KEY_A,15L,TimeUnit.DAYS);
                //间隔一分钟 执行一遍
                try { TimeUnit.MINUTES.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }

                log.info("runJhs定时刷新双缓存AB两层..............");
            }
        },"t1").start();
    }
}

@RestController
@Slf4j
@Api(tags = "聚划算商品列表接口")
public class JHSProductController
{
    public  static final String JHS_KEY="jhs";
    public  static final String JHS_KEY_A="jhs:a";
    public  static final String JHS_KEY_B="jhs:b";

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 分页查询：在高并发的情况下，只能走redis查询，走db的话必定会把db打垮
     * @param page
     * @param size
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/pruduct/find",method = RequestMethod.GET)
    @ApiOperation("按照分页和每页显示容量，点击查看")
    public List<Product> find(int page, int size) {
        List<Product> list=null;

        long start = (page - 1) * size;
        long end = start + size - 1;

        try {
            //采用redis list数据结构的lrange命令实现分页查询
            list = this.redisTemplate.opsForList().range(JHS_KEY, start, end);
            if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
                //TODO 走DB查询
            }
            log.info("查询结果：{}", list);
        } catch (Exception ex) {
            //这里的异常，一般是redis瘫痪 ，或 redis网络timeout
            log.error("exception:", ex);
            //TODO 走DB查询
        }

        return list;
    }

    @RequestMapping(value = "/pruduct/findab",method = RequestMethod.GET)
    @ApiOperation("防止热点key突然失效，AB双缓存架构")
    public List<Product> findAB(int page, int size) {
        List<Product> list=null;
        long start = (page - 1) * size;
        long end = start + size - 1;
        try {
            //采用redis list数据结构的lrange命令实现分页查询
            list = this.redisTemplate.opsForList().range(JHS_KEY_A, start, end);
            if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
                log.info("=========A缓存已经失效了，记得人工修补，B缓存自动延续5天");
                //用户先查询缓存A(上面的代码)，如果缓存A查询不到（例如，更新缓存的时候删除了），再查询缓存B
                this.redisTemplate.opsForList().range(JHS_KEY_B, start, end);
                //TODO 走DB查询
            }
            log.info("查询结果：{}", list);
        } catch (Exception ex) {
            //这里的异常，一般是redis瘫痪 ，或 redis网络timeout
            log.error("exception:", ex);
            //TODO 走DB查询
        }
        return list;
    }
}