Redis?常見緩存問題總結(jié)
緩存問題
緩存雪崩
同一時(shí)間段內(nèi)大量的熱點(diǎn) key 全部過期或者 Redis 宕機(jī)，所有的請(qǐng)求都打到數(shù)據(jù)庫上
解決方法：
- 給不同的 key 添加不同的 TTL ；
- 利用 Redis 集群提高系統(tǒng)的可用性；
- 當(dāng)系統(tǒng)故障后，可以啟動(dòng)服務(wù)熔斷機(jī)制，暫停業(yè)務(wù)對(duì)外訪問，直接返回錯(cuò)誤，不讓請(qǐng)求訪問數(shù)據(jù)庫；
緩存穿透
客戶端請(qǐng)求的數(shù)據(jù)在 Redis 和 數(shù)據(jù)庫 中都不存在，這樣的緩存永遠(yuǎn)不會(huì)生效
解決方法：
- 限制非法的請(qǐng)求，對(duì)請(qǐng)求的參數(shù)作檢驗(yàn)
- 緩存空對(duì)象或默認(rèn)值
- 使用布隆過濾器快速判斷數(shù)據(jù)是否存在，避免通過查詢數(shù)據(jù)庫判斷數(shù)據(jù)是否存在
布隆過濾器
我們在寫入數(shù)據(jù)庫時(shí)，在布隆過濾器中做一個(gè)標(biāo)記。業(yè)務(wù)線程確認(rèn)緩存失效后，去布隆過濾器中查詢該值是否存在，而不用去數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢；
即使發(fā)生了緩存穿透，大量請(qǐng)求只會(huì)查詢 Redis 和布隆過濾器，而不會(huì)查詢數(shù)據(jù)庫，保證了數(shù)據(jù)庫能正常運(yùn)行，Redis 自身也是支持布隆過濾器的。
布隆過濾器由三個(gè)哈希函數(shù)，一個(gè)位圖數(shù)組組成：
- 布隆過濾器先將輸入的值通過三個(gè)哈希函數(shù)得到相應(yīng)的哈希值；
- 將哈希值對(duì)數(shù)組的長度取模，進(jìn)而得到相應(yīng)的下標(biāo)；
- 將三個(gè)下標(biāo)設(shè)置為1；
判斷時(shí)，布隆過濾器會(huì)讀取輸入的值，并通過三個(gè)哈希函數(shù)轉(zhuǎn)化成三個(gè)數(shù)組下標(biāo)，然后若三個(gè)下標(biāo)對(duì)于值均為1，則該數(shù)據(jù)存在于布隆過濾器中，若有一個(gè)為0，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)不存在布隆過濾器中；
所以，布隆過濾器說存在數(shù)據(jù)，但實(shí)際上該數(shù)據(jù)可能不存在，布隆過濾器說不存在該數(shù)據(jù)，則該數(shù)據(jù)真的不存在；
緩存擊穿
某一個(gè)熱點(diǎn) key 過期消失了，大量的請(qǐng)求打到數(shù)據(jù)庫上，數(shù)據(jù)庫很容易被沖垮；
解決方法：
- 使用互斥鎖來更新緩存。當(dāng)某個(gè)線程成功獲取鎖后，進(jìn)行從數(shù)據(jù)庫中讀取最新的數(shù)據(jù)，并把新數(shù)據(jù)存入緩存中去即可，而沒有獲取到鎖的線程進(jìn)行等待或者返回請(qǐng)求失敗的響應(yīng)即可；
- 不給熱點(diǎn)數(shù)據(jù)添加過期值，該 key 由我們手動(dòng)刪除；
- 可以在 value 中添加邏輯過期的字段，一旦超過該時(shí)間戳就返回舊的值，再去數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新；
緩存更新問題
緩存更新策略
| 內(nèi)存淘汰 | TTL 超時(shí) | 主動(dòng)更新 | |
|---|---|---|---|
| 說明 | 當(dāng)Redis內(nèi)存達(dá)到最大值時(shí)，我們可以通過 Redis 的內(nèi)存淘汰策略，淘汰部分的 key | 給每一個(gè)key設(shè)置過期時(shí)間，到達(dá)該過期時(shí)間后，該 key 會(huì)被自動(dòng)移除 | 通過業(yè)務(wù)的方法，更新數(shù)據(jù)庫和緩存 |
| 一致性 | 差 | 一般 | 強(qiáng) |
| 維護(hù)成本 | 無 | 一般 | 高 |
主動(dòng)更新
更新數(shù)據(jù)庫和更新緩存的順序問題
- 先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫
出現(xiàn)了數(shù)據(jù)的不一致，緩存中的數(shù)據(jù)為 b，而數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為 a
- 先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存
出現(xiàn)了數(shù)據(jù)的不一致，數(shù)據(jù)庫中的值為 b，而緩存中的值為 a
所以，無論是「先更新數(shù)據(jù)庫，再更新緩存」，還是「先更新緩存，再更新數(shù)據(jù)庫」，這兩個(gè)方案都存在并發(fā)問題，當(dāng)兩個(gè)請(qǐng)求并發(fā)更新同一條數(shù)據(jù)的時(shí)候，可能會(huì)出現(xiàn)緩存和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象。
更新數(shù)據(jù)庫和刪除緩存的順序問題
這里我們更新數(shù)據(jù)時(shí)，不在更新緩存，而是刪除緩存，當(dāng)讀取不到緩存時(shí)，先從數(shù)據(jù)庫中讀取，再寫入緩存；這種叫做旁路緩存策略
寫操作：
- 更新數(shù)據(jù)庫
- 刪除緩存
讀操作：
- 如果命中了緩存，直接返回?cái)?shù)據(jù)
- 如果沒有命中緩存，則從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)，再寫入緩存
- 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫
此時(shí)也出現(xiàn)了數(shù)據(jù)的不一致，緩存中的數(shù)據(jù)為 a，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為 b
- 先更新數(shù)據(jù)庫，再刪除緩存
此時(shí)也出現(xiàn)了數(shù)據(jù)的不一致，緩存中的數(shù)據(jù)為 a，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為 b
但是這種方式出現(xiàn)的幾率會(huì)很低，因?yàn)楦戮彺?a 這步操作是在Redis中進(jìn)行的，更新數(shù)據(jù)庫為 b 的操作是在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行的，Redis 中的寫入操作比 數(shù)據(jù)庫中的寫入操作會(huì)快很多，所以我們一般采用 更新數(shù)據(jù)庫 + 刪除緩存 的手段
如果強(qiáng)制保存緩存為最新值，可以為緩存的 key 設(shè)置過期時(shí)間，如給 a 設(shè)置過期時(shí)間，可以作為兜底措施
- 延遲雙刪，針對(duì) 先刪除緩存，再更新數(shù)據(jù)庫的情況
偽代碼
刪除緩存 delete(x) 更新數(shù)據(jù) update(x) 睡眠 sleep(N) 再次刪除緩存 delete(x)
前提是：睡眠的時(shí)間要比讀請(qǐng)求的過程要大，保證讀請(qǐng)求寫入的緩存要在再次刪除緩存之前，不然再次刪除緩存后還會(huì)把舊的值寫入緩存
到此這篇關(guān)于Redis 常見緩存問題總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 緩存內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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