Redis缓存穿透、击穿、雪崩面试题详解

布满荆棘的人生 2023-09-30 23:29 9阅读 0赞

> ## 缓存穿透 ##
> 
> ### 问题： ###
> 
> 指的是客户端请求的数据在缓存中找不到，数据库中也没有存储，客户端还不断的发起请求。这样每次都无法在数据库查询到，缓存中永远没有这个数据。
> 
> ![d592adcf6bcd4f49a8ef6f61ac8d5635.png][]
> 
> 这样的话，客户端一直去访问，会给后端数据库带来很大压力。
> 
> ### 解决方案： ###
> 
> #### 方案一：将空值存储到redis中 ####
> 
> 在查询数据库后，将该用户存储到redis中，值存储一个null值，这样下一次这个用户再来访问直接从redis中返回即可。但是为了不让这些没意义的数据一直存在占用内存，将有效时间设置短点。
> 
> ![100ca1dbe37b454784602f6681ca7f43.png][]
> 
>  *  优点：实现简单，维护方便
>  *  缺点：
>     
>      *  会占用更多的内存消耗
>      *  造成短期的不一致
> 
>     if ("数据" == null) { 
>         // 如果数据库中不存在 返回错误信息 存储到redis中 value设置为null,有效时间设置短点 防止出现缓存穿透两分钟 
>         String key = "用户id"; 
>         stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",2L,TimeUnit.MINUTES); 
>     }
> 
>     // 判断缓存是否为"" 直接返回 
>     if ("".equals("数据")) {
>      return "数据错误"; 
>     }

> #### 方案二：使用[布隆过滤器][Link 1] ####
> 
> 客户端每次发送请求，先去布隆过滤器中查询是否有没有这个数据，如果有直接返回，没有则去redis中查找。依次类推。![14691e6316c14a409475967dca72b0f8.png][]
> 
> 这个布隆过滤器复制了mysql中类似于字节的数据，所以可能出现过滤误判的情况，导致缓存穿透
> 
>  *  优点：内存占用少，没有多余的key
>  *  缺点：
>     
>      *  实现起来比较复杂
>      *  存在误判操作
> 
> 其他方案：
> 
>  *  增强id的复杂度，避免被猜测id规律
>  *  做好数据的基础格式校验
>  *  加强用户权限校验

> ## 缓存雪崩 ##
> 
> ### 问题： ###
> 
> 指的是大量缓存集中在一个时间段失效或者redis服务宕机，从而大量请求去访问数据库，带来巨大压力。
> 
> #### 缓存集体失效：![c2e23194f2854749aa8541dda08033bf.png][] ####
> 
> #### 缓存服务器宕机： ####
> 
> 这种情况比较严重![a2a7695e00ab4a47861cb6c6881df94e.png][]
> 
> ### 解决方案： ###
> 
> 在每个缓存的失效时间上增加一个随机值，这样缓存的失效时间的重复率就会降低，很难再次引起缓存集体失效的事件。【不能解决缓存服务器宕机】
> 
> #### 其他方案： ####
> 
>  *  搭建redis集群，提高服务的可用性
>     
>      *  一台宕机后，其他机器继续提供服务
>  *  给缓存业务添加降级限流策略
>     
>      *  限制请求的并发数量
>  *  给业务添加多级缓存
>     
>      *  添加多个缓存，减少访问数据库的频率

> ## 缓存击穿 ##
> 
> ### 问题： ###
> 
> 对于缓存击穿也可以理解为热点key问题，就是一个被高并发访问而且缓存重建业务比较复杂的key突然失效（缓存中没有 数据库中有的数据），这时会有无数的请求访问数据库，造成数据库巨大压力。![56c17a5bf0484664aa2af4d3c4aa7d50.png][]
> 
> ### 解决方案： ###
> 
> #### 方案一：互斥锁【加锁机制】 ####
> 
> 多个线程并发访问时，先拿到的锁先去查询数据库，别的线程需要等待【定时发起重试】，为了保证最后因为某种原因释放锁失败，所以在重建抢夺锁的时候，给锁设置一个有效期，做兜底方案。![f800922b4f4045479f7cd4f8e1bc4274.png][]
> 
>  *  优点：
>     
>      *  没有额外的内存消耗
>      *  保证了数据的一致性
>      *  实现起来简单
>  *  缺点：
>     
>      *  没有抢到锁的线程需要等待，性能受影响
>      *  可能发生死锁
> 
> #### 锁逻辑： ####
> 
>     // 获取锁
>     private boolean tryLock(String key){
>         Boolean isLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10L, TimeUnit.SECONDS); 
>         return BooleanUtil.isTrue(isLock); 
>     } 
>     // 释放锁 
>     private void unLock(String key){
>         stringRedisTemplate.delete(key); 
>     }
>     
>      
> 
> #### 业务逻辑： ####
> 
>     // 尝试获取到互斥锁 
>     String lockKey = "lock:"+id; boolean tryLock = tryLock(lockKey);
>     // 判断是否获取到锁
>     try { 
>         if (!tryLock) {
>             // 没有拿到锁 
>             Thread.sleep(50); 
>             return queryShopWithBreakdown(id); 
>         } 
>         // 拿到锁 
>         // 再次判断缓存中是否有数据,防止别的线程中途重建 
>         String key = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); 
>         if (StrUtil.isNotBlank(key)){
>             // 如果有数据直接返回 不需要重建 
>             return JSONUtil.toBean(key,User.class); 
>         } 
>         // 不存在查询数据库 
>         user = getById(id); 
>         // 防止后面线程抢先 
>         Thread.sleep(500); 
>         if (user == null) {
>              return null; 
>         } 
>         // 将返回结果存入redis中 设置有效期30分钟
>         stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(user),30L,TimeUnit.MINUTES); 
>     } catch (InterruptedException e) { 
>         throw new RuntimeException(e); 
>     }finally { 
>         // 释放锁,中途发生异常也需要释放 
>         unLock(lockKey);
>     } 
>     // 返回数据 
>     return user;

#### 方案二：逻辑失效【热点数据】 ####

使用逻辑失效时间，并不是TTL，是当前时间和过期时间相加得来。如果当前时间大于过期时间，就证明数据已过期，需要去更新缓存。同样需要抢夺互斥锁，但是抢夺不到的直接返回之前的数据，不会等待。抢夺到的开启一个新的线程负责更新缓存并重置过期时间，最后释放锁。![3cd6e40e4d034b58aed3866ebbf81e46.png][]

*  优点：线程无需等待，性能较好
 *  缺点：
    
     *  数据短时间不能保证一致
     *  有额外的内存消耗
     *  实现起来比较复杂

重建方法：

public void saveRedis(Long id,Long expire){ 
        // 从数据库查询 
        User user = getById(id); 
        RedisData redisData = new RedisData(); 
        redisData.setData(user); 
        // 当前时间和过期时间相加
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expire)); 
        // 添加到缓存
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key+id,JSONUtil.toJsonStr(redisData)); 
    }

业务逻辑：

// 判断缓存是否过期 
    RedisData redisdata = JSONUtil.toBean(userJson, RedisData.class);
    JSONObject data = (JSONObject)redisdata.getData(); 
    user = JSONUtil.toBean(data, User.class); 
    LocalDateTime expireTime = redisdata.getExpireTime(); 
    // 过期时间是否在当前时间后面 
    if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){ 
        // 没过期 
        return shop; 
    } 
    // 过期 
    // 尝试获取锁 
    String lockKey = "lock:"+id; 
    boolean isLock = tryLock(lockKey); 
    if (!isLock){ 
        // 没有拿到锁 直接将之前过期数据返回 
        return shop; 
    } 
    try { 
        // 拿到锁 开启一个线程 
        new Thread(new Runnable() {
            @Override 
            public void run() { 
                // 重建缓存 
                saveShop2Redis(id,20L); 
            } 
        }).start(); 
    } catch (Exception e) {
        throw new RuntimeException(e); 
    }finally { 
        unLock(lockKey); 
    }
    // 返回数据 
    return shop;

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[Link 1]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E5%B8%83%E9%9A%86%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%99%A8&spm=1001.2101.3001.7020
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