Redis-12-缓存穿透和雪崩

1、缓存穿透

• 概念

  • 查询一个数据，缓存中没有，数据库中也没有，当这种空数据过多时，都去请求了持久层数据库

• 代价

  • 给数据库造成很大的压力

• 解决方案

  • 1、布隆过滤器

    • 一种数据结构，对所有可能查询的参数以Hash形式储存在控制层先进行校验，不符合就丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力

  • 2、缓存空对象

    • 当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其存储起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源

    • 存在问题

      • 存储大量空值对缓存空间有影响

      • 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间的不一致，对数据的一致性会有影响

 

2、缓存击穿

• 概念

  • 一个key非常热点，不停的扛着大并发，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就会穿破缓存，直接请求数据库

• 代价

  • 缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据库，并且回写缓存，会导致数据库瞬间压力过大

• 解决方案

  • 1、设置热点数据永不过期

  • 2、加互斥锁

    • 使用分布式锁，保证对于每个Key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可

    • 这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大

 

3、缓存雪崩

• 概念

  • 在某个时间段，缓存集中过期失效

• 代价

  • 数据库服务器有可能会宕机

• 解决方案

  • 1、Redis高可用

    • 搭建Redis集群

  • 2、限流降级

    • 在缓存失效时，通过加锁或者队列来控制数据库写缓存的线程数量

  • 3、数据预热

    • 在正式部署之前，把可能的数据预先访问一遍，这样大量访问的数据就会加载到缓存中，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀