八、redis缓存问题和解决方案

偏执的太偏执、 2023-10-01 20:48 21阅读 0赞

### **1、redis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，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。

**解决方法**

1、布隆过滤器：

> 将数据库中所有的查询条件，放入布隆过滤器中，
> 
> 当一个查询请求过来时，先经过布隆过滤器进行查，如果判断请求查询值存在， 则继续查；如果判断请求查询不存在，直接丢弃。

布隆过滤器实际上上是一个二进制向量(位图)和一系列随机映射函数(哈希函数)。

布隆过滤器可以用于检索一个元素是否再一个集合中。**它的优点是空间效率和查询时间都远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。**

它将所有可能存在的数据通过哈希函数到放到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被拦截掉，从而避免对底层存储系统的查询压力

2、缓存空对象

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。

3、设置白名单

使用bitmaps类型定义一个可以访问的白名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问和bitmaps里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，则不允许访问。

4、实时监控

当发现redis的命中率开始急剧降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务。

### **2、redis缓存击穿** ###

**概念**

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。

**解决方法**

*  预先设置热门数据

在redis高分访问之前，把一些热门数据提前存入到redis中，加大这些数据key的时长

*  使用互斥锁(mutex key)

业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。

### **3、redis缓存雪崩** ###

**概念**

缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了(如大量key过期)。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，(redis中也会设置数据有效时长，当大批数据数据失效时，直接访问持久层也会出现该情况)

**解决方案**

（1）redis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。

（2）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。

（3）设置过期标志更新缓存

记录缓存数据是否过期(设置提前量)，乳沟过期会触发通知另外的线程在后台更新实际key的缓存

（4）构建多级缓存架构

nginx缓存+redis缓存+其他缓存(chcahe等)

（5）将缓存失效时间分开

可以在原有的失效时间基础上增加一个随即值，这样每一个缓存的过期时间的重复率会降低，避免集体失效

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