10. Redis缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿以及预防措施

ゝ一世哀愁。 2023-07-01 04:29 1阅读 0赞

#### 缓存雪崩 ####

缓存雪崩是因为Redis服务宕机或者大量的key或者热点key过期，导致缓存不可用，以致于大量的请求数据直接访问到了数据库上，导致数据库超负荷运行甚至宕机

就比如我们公司的首页商品信息都是放在redis中的，包括主页上的秒杀商品。我在一个时间节点有一个秒杀活动，用户大量涌入，本来redis可以轻松解决，但是这个时刻所有的秒杀商品的key都过期了，所有的请求全部打到了数据上面，数据库扛不住之后报警宕机，如果不解决雪崩的话，就算是DBA在重启数据库还是照样马上宕机，导致服务不可用

一般的会做一个限流熔断措施，数据库层面也会做分库分表操作防止雪崩后这种情况的发生

**解决办法：**

**针对key集体时效**

最根本的解决办法，就是在存储rediskey的时候将灭个key的时间后面加一个随机值，比如说我就存五分钟，那我在给你十分钟或者半小时的时间内随机再给你加一个时间，这样随机处理之后，可以降低同一时刻大面积的key失效的概率

还有就是设置redis中的热点数据永不过期，更新了热点数据的话直接更新缓存，不设置过期时间；如果redis还使用了cluster集群模式的话，还可以将key分布在不同的redis库中，也能避免全部失效的问题

**针对于redis宕机导致的雪崩**

可以做Redis 主从 + 哨兵模式。保证Redis其中的一个节点宕机之后仍然能够保证服务的可用性；

Redis数据开启持久化，防止集群整体宕机，数据全无，或者master宕机又重启使得从节点数据也全部清空

**针对集群整体宕机**

其次如果整个集群挂掉，就需要在程序中使用一个本地缓存ehcache，EhCache中存放一些较为核心的数据，但是数据量不会很大，保证部分用户能够返回数据，当程序从 Redis 中找不到数据的时候查找 EhCache然后再找数据库。

再次，可以在程序中是hystrix进行熔断限流，保证每次访问的数据量在数据库的可承受范围之内，让剩余的请求直接返回空值或者其他默认值，保证数据能够持续返回

当 Redis 宕机后，通过 Redis 持久化出来的文件进行数据恢复

#### 缓存穿透 ####

同一时间过来大量的数据访问Redis和数据库中不存在的数据，这时候redis中查不到会直接去查询数据库，导致数据库超负荷运行甚至宕机，并且大部分的情况下数据库中查不到很多时候我们不会写入缓存，导致缓存穿透

**解决办法：**

一般的相对于拿到你对外暴漏的查询连接的用户来说，根据Id啊或者什么字段来查询你的接口的时候，伪造一堆的垃圾参数给你的服务造成压力，这时候我们就需要一个判断机制，针对于id>0的判断，是否有非法字符的判断等，提早将请求拦截，更甚者将接口参数做加密，像三方对接那样做一个密钥；或者有分页的请求的话，做一个每页最大的行数的限制等

然后这样还过滤不掉的请求，我们在数据库前面加一个限流熔断措施，将数据库可承受的数据查询量放行到数据库中，，如果数据库中有数据，那么就直接换存在Redis中，如果没有数据就在 Redis 中缓存一份默认值，时间设置短一些

解决穿透还需要再Nginx上做一下手脚，如果一个Ip地址每秒的发起请求量达到了一个阀值，那么对ip进行拉黑，我记得在Nginx上是可以配置的，但是大量的恶意ip请求的话，只能是靠上面的策略抗几波攻击了

布隆过滤器就是概率性的判断你这个key是不是存在，不存在的话直接返回，具体的没研究过

#### 缓存击穿 ####

缓存击穿和缓存雪崩很像

雪崩是大面积的key失效或者redis大面积宕机

击穿是个别的key过期，而这个key当时的请求数据量还非常大，直接导致数据库宕机

解决办法其实就是热点key不过期，有集群的话就在每个节点均匀的放数据，或者还引入主从，redis本地持久化等