【Redis】一文搞懂 Redis 中的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案

news2024/11/24 8:37:05

一文搞懂 Redis 中的缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案

1. 缓存穿透
- 1.1 什么是缓存穿透
- 1.2 缓存穿透的解决方案
- - 1.2.1 缓存空对象
  - 1.2.2 布隆过滤器
  - - 布隆过滤器工作原理
    - Redis 使用布隆过滤器
2. 缓存击穿
- 1.1 什么是缓存击穿
- 1.2 缓存击穿的解决方案
- - 1.2.1 设置热点数据永不过期
  - - 物理不过期
    - 逻辑不过期
  - 1.2.2 分布式锁
3. 缓存雪崩
- 1.1 什么是缓存雪崩
- 1.2 缓存雪崩的解决方案
- - 1.2.1 均匀过期
  - 1.2.2 加分布式锁
  - 1.2.3 缓存永不过期

在生产环境中使用 Redis 的时候，有时遇到缓存异常的场景：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等。学习这些缓存异常出现的原因及其解决办法，能够帮助我们提高系统的可靠性和可用性。

先来看一张图，大致了解一下 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩 的描述和解决方案：

在这里插入图片描述

1. 缓存穿透

1.1 什么是缓存穿透

缓存穿透是指客户端查询一个缓存、数据库都不存在的数据，导致客户端每次请求数据都会透过缓存，直接查询数据库，返回 null 给客户端。

如果有恶意攻击者不断请求系统中不存在的数据，会导致短时间大量请求落在数据库上，造成数据库压力过大，甚至击垮数据库系统。

1.2 缓存穿透的解决方案

1.2.1 缓存空对象

如果缓存、数据库里都没数据 -> 缓存设置一个空缓存 -> key: {}

伪代码：

goods = redisUtil.get(goodsKey);
if (goods.equals("{}")) {
    return null;
}

if (goods == null) {
    goods = queryMySQL();
    if(goods = null){
        redisUtil.set(goodsKey, "{}");
        return null;
    }

    redisUtil.set(goodsKey, goods);
    return goods;
}

问题：可能会存在大量空缓存，占用缓存空间。

解决方案：设置缓存过期时间 -> 3min 过期，请求同一个商品设置 key 延期（在这段时间可能会存在缓存和持久层数据不一致的场景）。

1.2.2 布隆过滤器

Redis 布隆过滤器

布隆过滤器工作原理

布隆过滤器（Bloom Filter）是一个高空间利用率的概率性数据结构，由二进制向量（即位数组）和一系列随机映射函数（即哈希函数）两部分组成。

布隆过滤器使用exists()来判断某个元素是否存在于自身结构中。当布隆过滤器判定某个值存在时，其实这个值只是有可能存在（这个误判概率大约在 1% 左右）；当它说某个值不存在时，那这个值肯定不存在。

工作流程 - 添加元素

布隆过滤器主要由位数组和一系列 hash 函数构成，其中位数组的初始状态都为 0。

下面对布隆过滤器工作流程做简单描述，如下图所示：

在这里插入图片描述

当使用布隆过滤器添加 key 时，会使用不同的 hash 函数对 key 存储的元素值进行哈希计算，从而会得到多个哈希值。根据哈希值计算出一个整数索引值，将该索引值与位数组长度做取余运算，最终得到一个位数组位置，并将该位置的值变为 1。每个 hash 函数都会计算出一个不同的位置，然后把数组中与之对应的位置变为 1。通过上述过程就完成了元素添加(add)操作。