Redis之缓存击穿、穿透、雪崩、预热,以及如何解决?

数据获取的流程,一般是前端请求,后台先从缓存中取数据,缓存取不到则去数据库中取,数据库取到了则返回给前端,然后更新缓存,如果数据库取不到则返回空数据给前端

流程图:

Redis之缓存击穿、穿透、雪崩、预热,以及如何解决?_第1张图片

假如缓存的数据没有,后台则会一直请求数据库,对数据库造成压力,如果是请求量大或者恶意请求则会导致数据库崩溃,我们一般称为缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。

1、缓存穿透

描述:缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id为“-1”的数据或id为特别大(不存在的数据)。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大。

Redis之缓存击穿、穿透、雪崩、预热,以及如何解决?_第2张图片

解决:

  1. 接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,比如 id<=0的直接拦截;
  2. 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,直接返回空值。缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
  3. 利用互斥锁,缓存失效的时候,先去获得锁,得到锁了,再去请求数据库。没得到锁,则休眠一段时间重试。
  4. 异步更新。直接返回一个空值,然后启动一个线程去数据库读数据,更新缓存,比如项目启动前先加载缓存。
  5. 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。

2、缓存击穿

描述: 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据,当一个key非常热点(类似于爆款),在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问;当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

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解决:

  1. 设置热点数据永远不过期。
  2. 加互斥锁。

    如图:

    Redis之缓存击穿、穿透、雪崩、预热,以及如何解决?_第4张图片

如果缓存中有数据,则直接返回,如果没有,则第一个进入的线程先去查询数据库,并加上锁,其他线程则等待,这样就能防止去数据库查重复数据、重复更新缓存了。

3、缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间,大批量数据同一时间过期,导致请求量全部请求到数据库,造成数据库宕机。

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解决:

  1. 给缓存失效时间,加上一个随机值,避免大量缓存集体失效。
  2. 双缓存:缓存A和B,比如A的失效时间是20分钟,B不失效。比如从A中没读到,就去B中读,然后异步起一个线程同步到A。

关于互斥锁,可以看看下面这个例子:

  1. Redis

如果是使用Redis,可以使用Redis的SETNX,也就是只有不存在的时候才设置,可以利用它来实现锁的效果。

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
          if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功
               value = db.get(key);
                      redis.set(key, value, expire_secs);
                      redis.del(key_mutex);
              } 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;      
          }
 }
  1. memcache
if (memcache.get(key) == null) {  
    // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  
    if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {  
        value = db.get(key);  
        memcache.set(key, value);  
        memcache.delete(key_mutex);  
    } else {  
        sleep(50);  
        retry();  
    }  
} 

4、缓存预热

缓存预热就是系统上线后,后者系统在重启的时候,将相关的缓存数据直接加载到Redis。这样就可以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。

解决:

  1. 上线时加个接口,手动触发加载缓存,或者定时刷新缓存。
  2. 数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载。


参考:

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