一、Redis的缓存穿透
1、概念:
用户需要查询一个数据,但是redis中没有(比如说mysql中id=-1的数),直接去请求MySQL,当很多用户同时请求并且都么有命中!于是都去请求了持久层的数据库,那么这样会给持久层数据库带来非常大的压力。一般出现这样的情况都不是正常用户,基本上都是恶意用户!
2、解决方案
①布隆过滤器:
布隆过滤器是一种数据结构,对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则 丢弃,从而避免了对底层存储系统的查询压力;
因为篇幅原因,在此不展开讲,后面会出单独的文章来仔细讲解布隆过滤器!
②缓存空对象:
当存储层查不到,即使是空值,我们也将其存储起来并且在Redis中设置一个过期时间,之后再访问这个数据将会从Redis中访问,保护了持久层的数据库!
③存在的问题:
1)如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多 的空值的键;
2)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窗口的不一致,这对于 需要保持一致性的业务会有影响。
注意:缓存穿透前提是:Redis和MySQL中都没有,然后不停的直接请求MySQL。
二、Redis的缓存击穿
1、概念:
是指一个非常热点的key,在不停的扛着大并发,当这个key失效时,一瞬间大量的请求冲到持久层的数据库中,就像在一堵墙上某个点凿开了一个洞!
2、解决方案:
①设置热点key永不过期:
从缓存层面来看,没有设置过期时间,所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。
②加互斥锁:
在查询持久层数据库时,保证了只有一个线程能够进行持久层数据查询,其他的线程让它睡眠几百毫秒,等待第一个线程查询完会回写到Redis缓存当中,剩下的线程可以正常查询Redis缓存,就不存在大量请求去冲击持久层数据库了!
③缺点:
其实设置永不过期不合理!
三、Redis的缓存雪崩
1、概念:
在某一个时间段,缓存的key大量集中同时过期了,所有的请求全部冲到持久层数据库上,导致持久层数据库挂掉! 范例:双十一零点抢购,这波商品比较集中的放在缓存,设置了失效时间为1个小时,那么到了零点,这批缓存全部失效了,而大量的请求过来时,全部冲过了缓存,冲到了持久层数据库!
2、解决方案:
①Redis高可用:
搭建Redis集群,既然redis有可能挂掉,那我多增设几台redis,这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实就是搭建的集群。(异地多活!)
②限流降级:
在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对 某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。
③数据预热:
数据加热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样部分可能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 。