title 网站建设,宁波h5建站,权威的郑州网站建设,wordpress免费自适应主题Redis缓存穿透和雪崩
Redis缓存的使用#xff0c;极大的提升了应用程序的性能和效率#xff0c;特别是数据查询方面。但同时#xff0c;它也带来了一些问题。其中#xff0c;最要害的问题#xff0c;就是数据的一致性问题#xff0c;从严格意义上讲#xff0c;这个问题…Redis缓存穿透和雪崩
Redis缓存的使用极大的提升了应用程序的性能和效率特别是数据查询方面。但同时它也带来了一些问题。其中最要害的问题就是数据的一致性问题从严格意义上讲这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高那么就不能使用缓存。
另外的一些典型问题就是缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前业界也都有比较流行的解决方案。
缓存穿透
概念
缓存穿透的概念很简单用户想要查询一个数据发现redis内存数据库没有也就是缓存没有命中于是向持久层数据库查询。发现也没有于是本次查询失败。当用户很多的时候缓存都没有命中如秒杀于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力这时候就相当于出现了缓存穿透。
解决方案
布隆过滤器 布降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 了解详细布隆过滤器可以参考这篇博客 布隆过滤器-全面讲解 缓存空对象
当存储层不命中后即使返回的空对象也将其缓存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。 但是这种方法会存在两个问题 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。
缓存击穿
概述
这里需要注意和缓存击穿的区别缓存击穿是指一个key非常热点在不停的扛着大并发大并发集中对这一个点进行访问当这个key在失效的瞬间持续的大并发就穿破缓存直接请求数据库就像在一个屏障上凿开了一个洞。
当某个key在过期的瞬间有大量的请求并发访问这类数据一般是热点数据由于缓存过期会同时访问数据库来查询最新数据并且回写缓存会导使数据库瞬间压力过大。
解决方案
设置热点数据永不过期 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。
加互斥锁 分布式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。
缓存雪崩
概念
缓存雪崩是指在某一个时间段缓存集中过期失效。
产生雪崩的原因之一比如在写本文的时候马上就要到双十二零点很快就会迎来一波抢购这波商品时间比较集中的放入了缓存假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询都落到了数据库上对于数据库而言就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层存储层的调用量会暴增造成存储层也会挂掉的情况。
其实集中过期倒不是非常致命比较致命的缓存雪崩是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩一定是在某个时间段集中创建缓存这个时候数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机对数据库服务器造成的压力是不可预知的很有可能瞬间就把数据库压垮。 双十一停掉一些服务保证主要的服务可用 如停用退款功能 解决方案
redisi高可用 这个思想的含义是既然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。 限流降级 这个解决方案的思想是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。 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。
