文章目录

  • 缓存雪崩
  • 概念
  • 产生原因
  • 解决办法
  • 事前
  • 事中
  • 事后
  • 缓存击穿
  • 概念
  • 解决办法
  • 缓存穿透
  • 概念
  • 问题分析
  • 解决办法
  • 缓存预热
  • 概念
  • 解决办法
  • 缓存降级


缓存雪崩

概念

  • 缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。

产生原因

  • 缓存中有大量数据同时过期
  • Redis 缓存实例发生故障宕机了

解决办法

事前

  • 均匀过期：设置不同的过期时间，让缓存失效的时间尽量均匀，避免相同的过期时间导致缓存雪崩，造成大量数据库的访问。
  • 热点数据缓存不设置过期时间
  • 保证Redis缓存的高可用，防止Redis宕机导致缓存雪崩的问题。可以使用 主从+ 哨兵，Redis集群来避免 Redis 全盘崩溃的情况

事中

  • 互斥锁：在缓存失效后，通过互斥锁或者队列来控制读数据写缓存的线程数量，比如某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。这种方式会阻塞其他的线程，此时系统的吞吐量会下降
  • 使用熔断机制，限流降级。当流量达到一定的阈值，直接返回“系统拥挤”之类的提示，防止过多的请求打在数据库上将数据库击垮，至少能保证一部分用户是可以正常使用，其他用户多刷新几次也能得到结果。

事后

  • 启Redis持久化机制，尽快恢复缓存数据，一旦重启，就能从磁盘上自动加载数据恢复内存中的数据。



缓存击穿

概念

  • 缓存击穿是某个热点的key失效，大并发集中对其进行请求，就会造成大量请求读缓存没读到数据，从而导致高并发访问数据库，引起数据库压力剧增。这种现象就叫做缓存击穿。

解决办法

  • 热点数据缓存不过期



缓存穿透

概念

  • 缓存穿透是指用户请求的数据在缓存中不存在即没有命中，同时在数据库中也不存在，导致用户每次请求该数据都要去数据库中查询一遍。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，甚至导致数据库承受不住而宕机崩溃。

问题分析

  • 业务层误操作：缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了，所以缓存和数据库中都没有数据；
  • 恶意攻击：专门访问数据库中没有的数据。

解决办法

  • 缓存空值或缺省值。
  • 布隆过滤器
  • 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免从数据库中查询数据是否存在，减轻数据库压力。
  • 在请求入口的前端进行请求检测
  • 缓存穿透的一个原因是有大量的恶意请求访问不存在的数据，所以，一个有效的应对方案是在请求入口前端，对业务系统接收到的请求进行合法性检测，把恶意的请求（例如请求参数不合理、请求参数是非法值、请求字段不存在）直接过滤掉，不让它们访问后端缓存和数据库。

redis服务器如何降低版本 redis缓存降级怎么实现_缓存雪崩

如何选择：针对一些恶意攻击，攻击带过来的大量key是随机，那么我们采用第一种方案就会缓存大量不存在key的数据。那么这种方案就不合适了，我们可以先对使用布隆过滤器方案进行过滤掉这些key。所以，针对这种key异常多、请求重复率比较低的数据，优先使用第二种方案直接过滤掉。而对于空数据的key有限的，重复率比较高的，则可优先采用第一种方式进行缓存。

缓存预热

概念

  • 缓存预热是指系统上线后，提前将相关的缓存数据加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题，用户直接查询事先被预热的缓存数据。
  • 如果不进行预热，那么Redis初始状态数据为空，系统上线初期，对于高并发的流量，都会访问到数据库中， 对数据库造成流量的压力。

解决办法

  • 工程启动的时候进行加载缓存动作
  • 设置一个定时任务脚本，进行缓存的刷新

缓存降级

  • 缓存降级是指缓存失效或缓存服务器挂掉的情况下，不去访问数据库，直接返回默认数据或访问服务的内存数据。降级一般是有损的操作，所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
  • 在项目实战中通常会将部分热点数据缓存到服务的内存中，这样一旦缓存出现异常，可以直接使用服务的内存数据，从而避免数据库遭受巨大压力。