缓存淘汰、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、数据库缓存双写一致性

缓存淘汰、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、数据库缓存双写一致性

 

缓存淘汰

为何须要缓存淘汰？你须要缓存30G的数据，可是Redis自己只能使用10G的内存，那你就得作个取舍了，毕竟鱼与熊掌不可兼得。为了利益最大化确定要保留最重要的10个G。

Redis自己提供了6中缓存淘汰策略，如下属性表示容许使用的最大内存

1	server.maxmemory

当使用的内存超过限制内存时，Redis会根据配置的如下6中淘汰策略选择数据淘汰

• volatile-lru：从已设置过时时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl：从已设置过时时间的数据集挑选将要过时的数据淘汰
• volatile-random：从已设置过时时间的数据集中任意选择数据淘汰
• allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰
• no-enviction：内存不足时添加数据会报错（没人用这个吧？）
  其余相关配置：

1 2 3 4

#指定数据淘汰算法 maxmemory-policy allkeys-lru #LRU和最小TTL算法的样本个数 maxmemory-samples 5

缓存穿透

大量的请求瞬时涌入系统，而这个数据在Redis中不存在，从而全部的请求都落到了数据库上从而把数据库打死。形成这种状况的缘由以下：

• 系统设计不合理，缓存数据更新不及时
• 爬虫等恶意攻击

解决方案：

• 若是key在数据库中也不存在，那么就写一个空值到Redis中，并设置一个过时时间，避免一直占用内存
• 查询缓存以前使用布隆过滤器拦截

缓存击穿

缓存击穿，就是常说的热点key问题，当一个正有很是巨大的访问量访问的key 在失效的瞬间，大量的请求击穿了缓存，直接落到了数据库上，而后全部从数据获取到数据的线程又都并发的想要把数据缓存到redis中。

解决方案：

• 使用互斥锁，同一时刻只容许一个线程去构建缓存，其余线程等待构建完毕后去缓存取
• 定时更新，假如缓存过时时间为60分钟，则单独设置一个线程每59分钟去负责更新缓存

缓存雪崩

因为Redis是基于内存的应用，能够很容易作到高性能、高并发从而起到保护数据库的做用。若是缓存意外挂了、全部的请求落到了数据上就造成了缓存雪崩。

解决方案：

• 事前：使用主从复制+哨兵或者Redis集群。Redis主从复制、Redis的哨兵机制、Redis集群环境搭建
• 事中：本地缓存结合限流和降级。基于注解的分布式限流组件
• 过后：开启持久化配置，实现快速缓存的快速恢复。 Redis 的持久化机制

数据库缓存双写一致性

当一个数据须要更新时由于不可能作到同时更新数据库和缓存、那么此时读取数据的时候就必定会发生数据不一致问题，而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是确定不容许的。

解决方案：

• 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，而后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
• 更新的时候，先更新数据库，而后再删除缓存。