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Redis之缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透问题

文章目录

  • 前言
  • 一、缓存雪崩
    • 1.1、原因分析
    • 2.2、常用解决方案
  • 二、缓存击穿
    • 2.1、原因分析
    • 2.2、常用解决方案
      • 2.2.1、使用互斥锁
      • 2.2.2、逻辑过期方案
      • 2.3、方案对比
  • 三、缓存穿透
    • 3.1、原因分析
    • 3.2、解决方案
      • 3.2.1、缓存空对象
      • 3.2.3、布隆过滤
      • 3.3、方案对比
  • 总结


前言

本文谈谈Redis缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透问题


一、缓存雪崩

1.1、原因分析

缓存雪崩指的是在同一时间段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大的压力
在这里插入图片描述

2.2、常用解决方案

  • 给不同的Key的TTL添加随机值
  • 利用Redis集群提高服务的可用性
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 给业务添加多级缓存

二、缓存击穿

2.1、原因分析

缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击

逻辑分析:假设线程1在查询缓存之后,本来应该去查询数据库,然后把这个数据重新加载到缓存的,此时只要线程1走完这个逻辑,其他线程就都能从缓存中加载这些数据了,但是假设在线程1没有走完的时候,后续的线程2,线程3,线程4同时过来访问当前这个方法, 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据,那么他们就会同一时刻来访问查询缓存,都没查到,接着同一时间去访问数据库,同时的去执行数据库代码,对数据库访问压力过大;
如图:
在这里插入图片描述

2.2、常用解决方案

2.2.1、使用互斥锁

因为锁能实现互斥性。假设线程过来,只能一个人一个人的来访问数据库,从而避免对于数据库访问压力过大,但是这也会影响性能,因为此时会让查询的性能从并行变成串行,所以我们可以采用tryLock方法+double check来解决这样的问题

逻辑分析:
假设现在线程1过来访问,他查询缓存没有命中,但是此时他获得到了锁的资源,那么线程1就会一个人去执行逻辑,假设现在线程2过来,线程2在执行过程中,并没有获得到锁,那么线程2就可以进行到休眠,直到线程1把锁释放后,线程2获得到锁,然后再来执行逻辑,此时就能够从缓存中拿到数据了。
如图:
在这里插入图片描述

2.2.2、逻辑过期方案

方案分析:我们之所以会出现这个缓存击穿问题,主要原因是在于我们对key设置了过期时间,假设我们不设置过期时间,其实就不会有缓存击穿的问题,但是不设置过期时间,这样数据不就一直占用我们内存了吗,我们可以采用逻辑过期方案。我们把过期时间设置在 redis的value中,注意:这个过期时间并不会直接作用于redis,而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存,然后从value中判断出来当前的数据已经过期了,此时线程1去获得互斥锁,那么其他线程会进行阻塞,获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据
的逻辑,直到新开的线程完成这个逻辑后,才释放锁, 而线程1直接进行返回,假设现在线程3过来访问,由于线程线程2持有着锁,所以线程3无法获得锁,线程3也直接返回数据,只有等到新开的线程2把重建数据构建完后,其他线程才能走返回正确的数据。
这种方案巧妙在于,异步的构建缓存,缺点在于在构建完缓存之前,返回的都是脏数据。
在这里插入图片描述

2.3、方案对比

解决方案优点缺点
互斥锁没有额外的内存消耗、保证一致性、实现简单线程需要等待,性能受影响、可能有死锁的风险
互斥锁线程无需等待,性能较好可能脏读、有额外的内存消耗、实现复杂

三、缓存穿透

3.1、原因分析

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这
些请求都会打到数据库。

3.2、解决方案

3.2.1、缓存空对象

方案分析:当我们客户端访问不存在的数据时,先请求redis,但是此时redis中没有数据,此时会访问到数据库,但是数据库中也没有数据,这个数据穿透了缓存,直击数据库,我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高,如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据,这些请求就都会访问到数据库,简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在,我们也把这个数据值为null存入到redis中去,这样,下次用户过来访问这个不存在的数据,那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了;
原始逻辑图:
在这里插入图片描述 缓存空对象逻辑图:在这里插入图片描述

3.2.3、布隆过滤

方案分析:布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题,通过一个庞大的二进制数组,走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在,如果布隆过滤器判断存在,则放行,这个请求会去访问redis,哪怕此时redis中的数据过期了,但是数据库中一定存在这个数据,在数据库中查询出来这个数据后,再将其放入到redis中,假设布隆过滤器判断这个数据不存在,则直接返回;
这种方式优点在于节约内存空间,存在误判,误判原因在于:布隆过滤器走的是哈希思想,只要哈希思想,就可能存在哈希冲突
原始逻辑图:在这里插入图片描述
布隆过滤逻辑图:在这里插入图片描述

3.3、方案对比

解决方案优点缺点
缓存空对象实现简单、维护方便额外的内存消耗、可能造成短期不一致
布隆过滤内存占用较少,没有多余的key实现复杂、可能引发哈希冲突导致误判

总结

简单理解缓存雪崩和缓存击穿的区别就是雪崩是多个key失效或者Redis宕机,而缓存击穿是一个被高并发访问的key失效导致给数据库造成巨大压力,而缓存穿透指的是一个在redis和数据库都不存在的数据被高并发访问而导致给数据库造成压力。

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