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Redis缓存击穿,雪崩,穿透解决方案

程序员文章站 2022-07-06 12:45:00
缓存穿透 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。 解决方案 ......

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能db就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。

 

解决方案

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

 

缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到dbdb瞬时压力过重雪崩。

 

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就是将缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

 

缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据,这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端db加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端db压垮。

 

解决方案

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redissetnx或者memcacheadd)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。

 public string get(key) {
    string value = redis.get(key);
    if (value == null) { //代表缓存值过期
        //设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能load db
        string keynx = key.concat(":nx");
        if (redis.setnx(keynx, 1, 3 * 60) == 1) { //代表设置成功
            value = db.get(key);
            redis.set(key, value, expire_secs);
            redis.del(keynx);
        } else {
            //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可
            sleep(50);
            get(key); //重试
        }
    } else {
        return value;        
    }
}