缓存预热、缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透,你真的了解吗?
缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩有什么区别,该如何解决?
1.缓存预热
1.1 问题描述
请求数量较高,大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据,但是缓存中又没有,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存,造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
1.2 解决方案
缓存预热就是系统启动前,提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题!用户直接查询事先被预热的缓存数据!
2.缓存穿透
2.1 问题描述
客户端查询根本不存在的数据,使得请求直达存储层,导致其负载过大,甚至宕机。出现这种情况的原因,可能是业务层误将缓存和库中的数据删除了,也可能是有人恶意攻击,专门访问库中不存在的数据。
2.2 解决方案
缓存空对象:存储层未命中后,仍然将空值存入缓存层,客户端再次访问数据时,缓存层会直接返回空值。
布隆过滤器:将数据存入布隆过滤器,访问缓存之前以过滤器拦截,若请求的数据不存在则直接返回空值。
3.缓存击穿
3.1 问题描述
一份热点数据,它的访问量非常大。在其缓存失效的瞬间,大量请求直达存储层,导致服务崩溃。
3.2 解决方案
永不过期:热点数据不设置过期时间,所以不会出现上述问题,这是“物理”上的永不过期。或者为每个数据设置逻辑过期时间,当发现该数据逻辑过期时,使用单独的线程重建缓存。
加互斥锁:对数据的访问加互斥锁,当一个线程访问该数据时,其他线程只能等待。这个线程访问过后,缓存中的数据将被重建,届时其他线程就可以直接从缓存中取值。
4.缓存雪崩
4.1 问题描述
在某一时刻,缓存层无法继续提供服务,导致所有的请求直达存储层,造成数据库宕机。可能是缓存中有大量数据同时过期,也可能是Redis节点发生故障,导致大量请求无法得到处理。
4.2 解决方案
避免数据同时过期:设置过期时间时,附加一个随机数,避免大量的key同时过期。
启用降级和熔断措施:在发生雪崩时,若应用访问的不是核心数据,则直接返回预定义信息/空值/错误信息。或者在发生雪崩时,对于访问缓存接口的请求,客户端并不会把请求发给Redis,而是直接返回。
构建高可用的Redis服务:采用哨兵或集群模式,部署多个Redis实例,个别节点宕机,依然可以保持服务的整体可用。
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