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关于redis:Redis-系列redis-学习十二redis-缓存穿透缓存击穿缓存雪崩

尽管咱们在应用 redis 缓存的时候十分的爽,它大大的进步了咱们应用程序的性能和效率,尤其是数据查问方面,咱们不必间接去长久化的数据库中查问数据,而是到内存中查问数据即可

事物总是有两面的,用的爽的同时,也必须面对它带来的问题,就是数据一致性的问题,这个问题,是一个权衡利弊的问题,咱们接着看

redis 缓存和一些长久化的数据库配合应用的时候,会呈现一些高可用的问题,如:

  • 缓存穿透
  • 缓存击穿
  • 缓存雪崩

咱们可能解决上述问题,那就解决了一部分服务器高可用的问题

什么是缓存穿透

咱们先学习一部分,对于底层原理和理论源码剖析,咱们之后再一起看

缓存穿透,就是用户想要查问一个数据,在 redis 中查问不到,即没有在缓存中命中,那么就会间接去长久化的 mysql 中进行查问,发现也没有这个数据,那么本次查问就失败了

当用户巨多的时候,查问缓存都没有查问到,那么这些全副都去查问长久化的 mysql 数据库,压力全部打到 mysql 下面,这就是缓存穿透

解决方案有个别有 2 种形式:

  • 应用布隆过滤器
  • 缓存空的对象

应用布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构,对所有可能查问到的参数都是以 hash 的形式存储,会先在管制层进行校验,不合乎的话,则抛弃,这就防止了对底层存储系统的压力

布隆过滤器部署在 redis 的后面,去拦挡数据,缩小对 redis 的冲击,进而减小对 长久化层的冲击

缓存空的对象

缓存空对象,就是当咱们在长久化的数据库中没有查问到咱们冀望的数据时,那么就返回一个空对象,并且将这个空对象缓存起来,再对其设置一个过期工夫

那么之后再有拜访这个对象的申请时,缓存间接拜访空对象即可,这就能够爱护长久化数据层,缩小对他的冲击压力

通过上述缓存空对象的形式,貌似也能解决问题,然而应用长久上来,会发现 key 值对应的空对象越来越多,会呈现上面 2 个问题:

  • 十分多的空对象被缓存起来,那么对应就很多的 key 占用 内存空间,占用资源,内存压力直线回升
  • 如果空对象的过期工夫到了,那么申请的压力还是会打到长久化数据库下面,这会影响数据的一致性业务

什么是缓存击穿

呈现缓存击穿的状况是数据量太大,或者是缓存过期了

当某个 key 在过期的霎时,有大量的申请这个 key 的数据,这种数据是热点数据,因为在缓存过期的霎时,申请会同时拜访到长久化的数据库来查问数据,并且会将数据会写到缓存中,此时就会导致数据库霎时的压力过大,导致击穿

此处能够了解 击穿和穿透的区别:

击穿,是一个 key 十分热点,大量的拜访都打在这个 key 下面,在 key 生效的霎时,所有申请打在数据库上,就打出一个洞,击穿了

而穿透更多的是拜访的数据不存在的状况,大量的申请拜访的都是不存在的数据

缓存击穿的解决方案

  • 将热点数据设置不过期,不设置过期工夫,就不会呈现热点 key 过期的霎时造成问题
  • 加上 分布式锁,保障对于每一个 key,同时只有一个服务进行拜访,其余的服务没有获取到锁,就不能拜访 redis 的这个 key,那么就须要期待获取锁

    这种形式,锁的压力就十分大了,拜访 redis 前先去拜访锁,相当于锁给 redis 挡了一层

什么是缓存雪崩

缓存雪崩 就是在某一个时间段,缓存集中过期,或者 redis 宕机的状况会呈现

例如:

在某些热点流动中,会设置某些商品在一个固定的工夫内过期,那么在 redis 外面,这个固定的工夫点,大量的 key 过期,这就导致在这个时间段 缓存生效了,

且大量的申请数据都打在了长久化数据库下面了,这就很好受,在这种压力波峰下,压力全部打在长久化数据库上,这会造成长久化数据库宕机

上述的状况,key 集中过期问题还不是十分的痛,最痛的是 redis 宕机了,天然周期性的造成的波峰压力,咱们的长久化数据库还是可能顶得住压力的,偏偏是在 redis 异样宕机,一挂挂一片,这就很有可能将前方的长久化数据库全部打挂,这是毁灭性的压垮

缓存雪崩的解决方案:

  • 将 redis 做成高可用的

搭建 redis 集群,异地多活,既然放心 redis 会挂,那么咱们就多筹备一些 redis,做成主备,或者异地多活

  • 限流降级

就是在缓存生效的时候,通过锁的形式来限度拜访数据程序,或者关掉一些不重要的服务,让资源和性能全力提供给咱们的次要服务

  • 做数据预热

数据预热就是咱们在正式要上线之前,咱们就先将须要拜访的数据事后拜访一次,这样就能够将大量要拜访数据库的数据写到缓存中

这样就能够在行将产生的高并发拜访数据前手动的触发并加载不同的 key,且会设置不同的过期工夫,次要是能够将缓存生效的事件平衡一些,这样就尽量避免掉大量的 key 集中过期的状况

参考资料:

redis_doc

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好了,本次就到这里

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