【技术栈】Redis 企业级解决方案

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SueWakeup

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                                                ​​​​​​​    系列专栏：学习技术栈

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本文封面由 凯楠📸友情提供

目录

本栏传送门

1. 缓存预热

2. 缓存雪崩

3. 缓存击穿

4. 缓存穿透

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本栏传送门

1.【技术栈】Redis 的理解与数据存储格式

2.【技术栈】Redis 中的事务及持久化方式

3.【技术栈】Redis 删除策略

4.【技术栈】Redis 企业级解决方案

5.【数据结构】布隆过滤器

6.【开发】SpringBoot 整合 Redis

7.【技术栈】Spring Cache 简化 Redis 缓存使用

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1. 缓存预热

原因：“宕机”服务器启动后迅速宕机

问题排查

1. 请求数量较高

2. 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高,因为刚刚启动时，缓存中没有任何数据

解决方案

准备工作：

1. 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据

2. 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据

实施：

1. 使用脚本程序固定触发数据预热过程

2. 如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好

CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。其基本思路是尽可能避开互联网上 有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输得更快、更稳定。通过在网络各处 放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根 据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重 新导向离用户最近的服务节点上。其目的是使用户可就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤 的状况，提高用户访问网站的响应速度

总结

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

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2. 缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

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

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3. 缓存击穿

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。

常见的解决方案有两种：

• 互斥锁
• 逻辑过期

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

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解决方案一：使用锁来解决：

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，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用 tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

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。

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解决方案二：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。

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互斥锁方案：由于保证了互斥性，所以数据一致，且实现简单，因为仅仅只需要加一把锁而已，也没其 他的事情需要操心，所以没有额外的内存消耗，缺点在于有锁就有死锁问题的发生，且只能串行执行,性 能肯定受到影响

逻辑过期方案： 线程读取过程中不需要等待，性能好，有一个额外的线程持有锁去进行重构数据，但是在重构数据完成前，其他的线程只能返回之前的数据，且实现起来麻烦

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 可能有死锁风险
逻辑过期	线程无需等待，性能较好	不保证一致性 有额外内存消耗 实现复杂

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4. 缓存穿透

缓存穿透 ：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。

常见的解决方案有两种：

缓存空对象

优点：实现简单，维护方便

缺点：

• 额外的内存消耗
• 可能造成短期的不一致

布隆过滤

优点：内存占用较少，没有多余key

缺点：

• 实现复杂
• 存在误判可能

缓存空对象思路分析：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数据库了

布隆过滤：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

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