文章目录
- 一、缓存穿透
- 出现过程
- 解决方法
- 二、缓存击穿
- 出现过程
- 解决方法
- 三、缓存雪崩
- 出现过程
- 解决方法
我们在项目中大量使用Redis承接海量数据的冲击,但是使用过程中也会遇到一些特殊的情况,这个就是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。
一、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,进而给数据库带来压力。
即:缓存无数据,数据库也无数据
出现过程
假如客户端每秒发送5000个请求,其中4000个为黑客的恶意攻击,即在数据库中也查不到。举个例子,用户id为正数,黑客构造的用户id为负数,如果黑客每秒一直发送这4000个请求,缓存就不起作用,数据库也很快被打死。
解决方法
对请求参数进行校验,不合理直接返回
查询不到的数据也放到缓存,value为空,如 set -999
使用布隆过滤器,快速判断key是否在数据库中存在,不存在直接返回
第一种是最基本的策略,第二种其实并不常用,第三种比较常用。
为什么第二种并不常用呢?
因为如果黑客构造的请求id是随机数,第二种并不能起作用,反而由于缓存的清空策略,(例如清除最近没有被访问的缓存)导致有用的缓存被清除了。
二、缓存击穿
缓存击穿就是当请求参数过来,缓存中的数据瞬间过期,此时并发量又大,全部请求直接同时转为去请求数据库,瞬间给数据库带来巨大压力。
即:缓存无数据,数据库有数据,key比较集中
出现过程
设置了过期时间的key,承载着高并发,是一种热点数据。从这个key过期到重新从MySQL加载数据放到缓存的一段时间,大量的请求有可能把数据库打死。缓存雪崩是指大量缓存失效,缓存击穿是指热点数据的缓存失效。
解决方法
设置key永远不过期,或者快过期时,通过另一个异步线程重新设置key
当从缓存拿到的数据为null,重新从数据库加载数据的过程上锁,下面写个分布式锁实现的demo
三、缓存雪崩
缓存雪崩是指缓存中数据大批量同时到过期时间。
即:缓存无数据,数据库有数据,key比较分散
和缓存击穿不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。
出现过程
假设有如下一个系统,高峰期请求为5000次/秒,4000次走了缓存,只有1000次落到了数据库上,数据库每秒1000的并发是一个正常的指标,完全可以正常工作,但如果缓存宕机了,或者缓存设置了相同的过期时间,导致缓存在同一时刻同时失效,每秒5000次的请求会全部落到数据库上,数据库立马就死掉了,因为数据库一秒最多抗2000个请求,如果DBA重启数据库,立马又会被新的请求打死了,这就是缓存雪崩。
解决方法
事前:redis高可用,主从+哨兵,redis cluster,避免全盘崩溃
事中:本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级,避免MySQL被打死
事后:redis持久化RDB+AOF,快速恢复缓存数据
缓存的失效时间设置为随机值,避免同时失效