Redis緩存穿透和緩存雪崩以及解決方案

Redis緩存穿透和緩存雪崩以及解決方案

Redis緩存穿透和緩存雪崩以及解決方案緩存穿透解決方案布隆過濾緩存空對象比較緩存雪崩解決方案保證緩存層服務高可用性依賴隔離組件爲後端限流並降級數據預熱緩存併發分佈式鎖

緩存穿透

緩存穿透是指查詢一個必定不存在的數據，因爲緩存不命中，接着查詢數據庫也沒法查詢出結果，所以也不會寫入到緩存中，這將會致使每一個查詢都會去請求數據庫，形成緩存穿透；

解決方案

布隆過濾

對全部可能查詢的參數以hash形式存儲，在控制層先進行校驗，不符合則丟棄，從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力；

緩存空對象

當存儲層不命中後，即便返回的空對象也將其緩存起來，同時會設置一個過時時間，以後再訪問這個數據將會從緩存中獲取，保護了後端數據源；

可是這種方法會存在兩個問題：

1. 若是空值可以被緩存起來，這就意味着緩存須要更多的空間存儲更多的鍵，由於這當中可能會有不少的空值的鍵；

2. 即便對空值設置了過時時間，仍是會存在緩存層和存儲層的數據會有一段時間窗口的不一致，這對於須要保持一致性的業務會有影響。

比較

緩存雪崩

緩存雪崩是指，因爲緩存層承載着大量請求，有效的保護了存儲層，可是若是緩存層因爲某些緣由總體不能提供服務，因而全部的請求都會達到存儲層，存儲層的調用量會暴增，形成存儲層也會掛掉的狀況。

解決方案

保證緩存層服務高可用性

即便個別節點、個別機器、甚至是機房宕掉，依然能夠提供服務，好比 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都實現了高可用。

依賴隔離組件爲後端限流並降級

在緩存失效後，經過加鎖或者隊列來控制讀數據庫寫緩存的線程數量。好比對某個key只容許一個線程查詢數據和寫緩存，其餘線程等待。

數據預熱

能夠經過緩存reload機制，預先去更新緩存，再即將發生大併發訪問前手動觸發加載緩存不一樣的key，設置不一樣的過時時間，讓緩存失效的時間點儘可能均勻。

緩存併發

緩存併發是指，高併發場景下同時大量查詢過時的key值、最後查詢數據庫將緩存結果回寫到緩存、形成數據庫壓力過大

分佈式鎖

在緩存更新或者過時的狀況下，先獲取鎖，在進行更新或者從數據庫中獲取數據後，再釋放鎖，須要必定的時間等待，就能夠從緩存中繼續獲取數據。