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当大量缓存数据在同一时间过期失效或者Redis宕机如果此时有大量的用户请求都无法在 Redis 中处理于是全部请求都直接访问数据库从而导致数据库的压力骤增严重的会造成数据库宕机从而形成一系列连锁反应造成整个系统崩溃这就是缓存雪崩。
大量数据在同一时间过期
将缓存失效时间随机打散 我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值比如 1 到 10 分钟这样每个缓存的过期时间都不重复了也就降低了缓存集体失效的概率。设置缓存不过期 我们可以通过后台服务来更新缓存数据从而避免因为缓存失效造成的缓存雪崩也可以在一定程度上避免缓存并发问题。
Redis宕机
利用Redis集群提高服务的可用性给缓存业务添加降级限流策略给业务添加多级缓存多级缓存实现方案-CSDN博客
缓存击穿
我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问比如秒杀活动这类被频地访问的数据被称为热点数据。
如果缓存中的某个热点数据过期了此时大量的请求访问了该热点数据就无法从缓存中读取直接访问数据库数据库很容易就被高并发的请求冲垮这就是缓存击穿的问题。
可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似你可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。 应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案
互斥锁方案Redis 中使用 setNX 方法设置一个状态位表示这是一种锁定状态保证同一时间只有一个业务线程请求缓存未能获取互斥锁的请求要么等待锁释放后重新读取缓存要么就返回空值或者默认值。 不给热点数据设置过期时间由后台异步更新缓存 逻辑过期方案 方案分析我们之所以会出现这个缓存击穿问题主要原因是在于我们对key设置了过期时间假设我们不设置过期时间其实就不会有缓存击穿的问题但是不设置过期时间这样数据不就一直占用我们内存了吗我们可以采用逻辑过期方案。 我们把过期时间设置在 redis的value中注意这个过期时间并不会直接作用于redis而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存然后从value中判断出来当前的数据已经过期了此时线程1去获得互斥锁那么其他线程会进行阻塞获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑直到新开的线程完成这个逻辑后才释放锁 而线程1直接进行返回假设现在线程3过来访问由于线程线程2持有着锁所以线程3无法获得锁线程3也直接返回数据只有等到新开的线程2把重建数据构建完后其他线程才能走返回正确的数据。 这种方案巧妙在于异步的构建缓存缺点在于在构建完缓存之前返回的都是脏数据。 进行对比 **互斥锁方案**由于保证了互斥性所以数据一致且实现简单因为仅仅只需要加一把锁而已也没其他的事情需要操心所以没有额外的内存消耗缺点在于有锁就有死锁问题的发生且只能串行执行性能肯定受到影响 逻辑过期方案 线程读取过程中不需要等待性能好有一个额外的线程持有锁去进行重构数据但是在重构数据完成前其他的线程只能返回之前的数据且实现起来麻烦
缓存穿透
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不存在这样缓存永远不会生效这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有
非法请求的限制当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候也会发生缓存穿透因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在如果判断出是恶意请求就直接返回错误避免进一步访问缓存和数据库。
缓存空对象 优点实现简单维护方便缺点 额外的内存消耗可能造成短期的不一致 布隆过滤 优点内存占用较少没有多余key缺点 实现复杂存在误判可能
**缓存空对象思路分析**当我们客户端访问不存在的数据时先请求redis但是此时redis中没有数据此时会访问到数据库但是数据库中也没有数据这个数据穿透了缓存直击数据库我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据这些请求就都会访问到数据库简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在我们也把这个数据存入到redis中去这样下次用户过来访问这个不存在的数据那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了
**布隆过滤**布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题通过一个庞大的二进制数组走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在如果布隆过滤器判断存在则放行这个请求会去访问redis哪怕此时redis中的数据过期了但是数据库中一定存在这个数据在数据库中查询出来这个数据后再将其放入到redis中
假设布隆过滤器判断这个数据不存在则直接返回
这种方式优点在于节约内存空间存在误判误判原因在于布隆过滤器走的是哈希思想只要哈希思想就可能存在哈希冲突 布隆过滤器-CSDN博客
