Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案

Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案

Redis缓存穿透和缓存雪崩以及解决方案缓存穿透解决方案布隆过滤缓存空对象比较缓存雪崩解决方案保证缓存层服务高可用性依赖隔离组件为后端限流并降级数据预热缓存并发分布式锁

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个必定不存在的数据，因为缓存不命中，接着查询数据库也没法查询出结果，所以也不会写入到缓存中，这将会致使每一个查询都会去请求数据库，形成缓存穿透；

解决方案

布隆过滤

对全部可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力；

缓存空对象

当存储层不命中后，即便返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过时时间，以后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；

可是这种方法会存在两个问题：

1. 若是空值可以被缓存起来，这就意味着缓存须要更多的空间存储更多的键，由于这当中可能会有不少的空值的键；

2. 即便对空值设置了过时时间，仍是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于须要保持一致性的业务会有影响。

比较

缓存雪崩

缓存雪崩是指，因为缓存层承载着大量请求，有效的保护了存储层，可是若是缓存层因为某些缘由总体不能提供服务，因而全部的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，形成存储层也会挂掉的状况。

解决方案

保证缓存层服务高可用性

即便个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉，依然能够提供服务，好比 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。

依赖隔离组件为后端限流并降级

在缓存失效后，经过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。好比对某个key只容许一个线程查询数据和写缓存，其余线程等待。

数据预热

能够经过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不一样的key，设置不一样的过时时间，让缓存失效的时间点尽可能均匀。

缓存并发

缓存并发是指，高并发场景下同时大量查询过时的key值、最后查询数据库将缓存结果回写到缓存、形成数据库压力过大

分布式锁

在缓存更新或者过时的状况下，先获取锁，在进行更新或者从数据库中获取数据后，再释放锁，须要必定的时间等待，就能够从缓存中继续获取数据。