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大量缓存数据在同一时间过期#xff08;失效#xff09;或者 Redis 故障宕机时#xff0c;如果此时有大量的用户请求#xff0c;都无法在 Redis 中处理#…
文章目录缓存雪崩解决办法缓存击穿解决办法缓存穿透缓存穿透的两种常见情况解决办法布隆过滤器工作原理缓存雪崩
大量缓存数据在同一时间过期失效或者 Redis 故障宕机时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的问题。
解决办法
针对大量数据同时过期的解决方法
设置过期时间避免将大量数据设置成同一个过期时间给这些数据的过期时间加上一个随机数。互斥锁如果发现访问的数据不在 Redis 里就加个互斥锁保证同一时间内只有一个请求来构建缓存实现互斥锁的时候最好设置超时时间防止锁一直不被释放其他的请求也一直拿不到锁双Key策略
一个是主 key会设置过期时间一个是备 key不会设置过期它们只是 key 不一样但是 value 值是一样的相当于给缓存数据做了个副本。当业务线程访问不到「主 key 」的缓存数据时就直接返回「备 key 」的缓存数据然后在更新缓存的时候同时更新「主 key 」和「备 key 」的数据。
针对Redis故障宕机解决办法
服务熔断或请求限流机制 当Redis故障时启动服务熔断机制暂停业务应用对缓存服务的访问直接返回错误不用再继续访问数据库但是此时暂停业务访问数据库为了减少业务影响启用请求限流机制只将少部分请求发送到数据库进行处理再多的请求就在入口直接拒绝服务等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后再解除请求限流的机制。 构建 Redis 缓存高可靠集群 主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。如果 Redis 缓存的主节点故障宕机从节点可以切换成为主节点继续提供缓存服务避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。
缓存击穿
例如秒杀活动某类商品为热点数据当缓存的某个热点数据过期了此时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。
解决办法
不给热点数据设置过期时间由后台异步更新缓存或者在热点数据准备要过期前提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间互斥锁方案保证同一时间只有一个业务线程更新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。
缓存穿透
当发生缓存雪崩或击穿时数据库中还是保存了应用要访问的数据一旦缓存恢复相对应的数据就可以减轻数据库的压力缓存穿透当用户访问的数据既不在缓存中也不在数据库中导致请求在访问缓存时发现缓存缺失再去访问数据库时发现数据库中也没有要访问的数据
缓存穿透的两种常见情况
黑客恶意攻击故意大量访问某些读取不存在数据的业务业务操作缓存中的数据和数据库中的数据被误删
解决办法
非法请求的限制 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。 缓存空值或者默认值 后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值返回给应用而不会继续查询数据库。 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在避免通过查询数据库来判断数据是否存在。 写入数据库数据时使用布隆过滤器做个标记然后在用户请求到来时业务线程确认缓存失效后可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在如果不存在就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。即使发生了缓存穿透大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器而不会查询数据库保证了数据库能正常运行
布隆过滤器工作原理
布隆过滤器由「初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。工作过程 第一步使用 N 个哈希函数分别对数据做哈希计算得到 N 个哈希值第二步将第一步得到的 N 个哈希值对位图数组的长度取模得到每个哈希值在位图数组的对应位置。第三步将每个哈希值在位图数组的对应位置的值设置为 1 当查询数据x是否在数据库时通过布隆过滤器只要查到位图数组的值的相应位置的值是否全为1只要有一个为 0就认为数据 x 不在数据库中。 注意:
布隆过滤器由于是基于哈希函数实现查找的高效查找的同时存在哈希冲突的可能性查询布隆过滤器说数据存在并不一定证明数据库中存在这个数据但是查询到数据不存在数据库中一定就不存在这个数据。
