Redis 如何解决缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透难题
前言
Redis 作为一门热门的缓存技术,引入了缓存层,就会有缓存异常的三个问题,分别是缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩。我们用本篇文章来讲解下如何解决!
缓存击穿
缓存击穿: 指的是缓存中的某个热点数据过期了,但是此时大量的并发请求访问这个key的值,此时因为缓存过期无法从缓存中获取,直接访问数据库,数据库很容易就会被这些高并发的请求冲垮,这就是缓存击穿。
解决方案
- 热点数据不要设置过期时间,或者在热点数据即将要过期前,提前通过后台线程更新缓存以及重新设置过期时间;
- 互斥锁方案,如果该key的数据更新了,那么就通过互斥锁的方式将其更新。
缓存穿透
缓存穿透:假如用户访问的数据,既不在缓存中,也不在数据库。于是请求在访问缓存时,发现缓存没有命中,继续访问数据库,发现数据库中也没有对应的key值。当有大量这样的并发请求到来时,数据库的压力激增,这就是缓存穿透。

如上图红框所示,一般缓存穿透是遭遇了恶意请求,或者业务误删缓存跟数据库,导致缓存和数据库中都没有数据。
应对缓存穿透,一般是下面两种方案。
1. 缓存空值或者默认值
出现缓存穿透的现象时,我们可以针对查询的数据,在缓存中设置一个空值或者默认值,这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值,从而不会继续查询数据库。
2. 使用布隆过滤器(推荐)
布隆过滤器是一种数据结构,更准确的说是一种概率型的数据结构,因为它能判断某个元素一定不存在或者是可能存在。
在写入数据库数据时,使用布隆过滤器做个标记,然后在用户请求到来时,业务线程确认缓存失效后,可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在,如果不存在,就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。
缓存雪崩
通常为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性,我们会给 Redis 里的数据设置过期时间,当缓存数据过期后,用户访问的数据无法命中缓存,业务系统需要重新生成缓存,因此就会访问数据库,并将数据更新到 Redis 里。
缓存雪崩: 就是指在大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理,然后应用将大量请求发送到数据库层,导致数据库层的压力骤增。
一般是以下两种情况导致的:
- 缓存中的大量数据在同一时间过期,导致大量请求无法得到处理。
- Redis 缓存实例发生故障宕机了,无法处理请求,导致大量请求一下子积压到数据库层面
大量数据同时过期
解决方案
-
过期时间添加随机数
首先,我们要避免给大量的数据设置相同的过期时间。如果业务真的有这个需求,我们可以在用 EXPIRE 命令给每个数据设置过期时间时,给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数,既能避免了大量数据同时过期,又保证了这些数据基本在相近的时间失效,依然能满足业务需求。 -
互斥锁
当业务线程在处理用户请求时,如果发现访问的数据不在 Redis 里,就加个互斥锁,保证同一时间内只有一个请求来构建缓存,当缓存构建完毕后,再释放锁。未能获取互斥锁的请求,要么等待锁释放后重新读取缓存,要么就返回空值或者默认值。
Redis 故障宕机
解决方案
- 服务熔断或请求限流
发生缓存雪崩时,为了防止引发连锁的数据库雪崩,甚至是整个系统的崩溃,我们暂停业务应用对缓存系统的接口访问。具体点说,就是业务应用调用缓存接口时,缓存客户端并不把请求发给 Redis 缓存实例,而是直接返回,等到 Redis 缓存实例重新恢复服务后,再允许应用请求发送到缓存系统。
为了减少对业务的影响,我们可以启用请求限流机制,只将少部分请求发送到数据库进行处理,再多的请求就在入口直接拒绝服务,等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后,再解除请求限流的机制。
- 构建 Redis 缓存高可靠集群
如果 Redis 缓存的主节点故障宕机了,从节点可以切换成为主节点,继续提供缓存服务,避免了由于缓存实例宕机而导致的缓存雪崩问题。
总结
关于缓存中常见的三个线上问题,我们总结了原因以及解决方案,希望能够帮助可能在线上使用缓存的开发工程师们未雨绸缪!
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