Redis的企业级解决方案【缓存预热、雪崩、击穿、穿透】

最新推荐文章于 2025-03-05 18:11:07 发布

小树上的男爵

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分类专栏： redis学习文章标签： mysql java nosql redis

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本文探讨了缓存雪崩和缓存击穿的概念，分析了它们的崩溃过程、问题排查和解决方案，包括错峰策略、多级缓存、数据有效期调整、预热、监控和预防措施，如设置过期时间策略、热点数据保护和白名单等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

缓存预热

场景：redis一经启动，很快宕机
对应问题：请求数量较高、主从之间数据的吞吐量较大，数据同步操作频度较高（相当于用户需要大量访问数据库的时候，数据库中没有数据）
解决方案：思路主要是将数据提前加入到数据库中（预热的意思），把访问量高的数据先加，编写脚本来加
在这里插入图片描述

缓存雪崩

概念：

数据库服务器崩溃（不是redis数据库崩溃）

崩溃过程：

1.系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
2.应用服务器无法及时处理请求
3.大量404，500错误页面出现
4.客户反复刷新页面获取数据
5.数据库崩溃
6.应用服务器崩溃
7.重启应用服务器无效
8.Redis服务器崩溃
9.Redis集群崩溃10.重启数据库后再次被瞬间流量放倒

问题排查：

1.在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期（redis中没有数据了）
2.此周期内请求访问过期的数据，redis末命中，redis向数据库获取数据
3.数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
4.Redis大量请求被积压，开始出现超时现象
5.数据库流量激增，数据库崩溃
6.重启后仍然面对缓存中无数据可用
7.Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃
8.Redis集群呈现崩塌，集群瓦解
9.应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃
10.应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想

问题分析：

出现雪崩的问题主要是两点
1、短时间范围内
2、大量的key集中过期

解决方案：错峰

1.更多的页面静态化处理（让用户少拿数据）
2.构建多级缓存架构：Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
3.检测Mysql严重耗时业务进行优化。对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等
4.灾难预警机制——监控redis服务器性能指标

·CPU占用、CPU使用率
·内存容量
·查询平均响应时间
.线程数

5.限流、降级——短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问

策略调整

1.LRU与LFU切换
2.数据有效期策略调整

根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟
过期时间使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量

3.超热数据使用永久key
4.定期维护（自动+人工）对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时
5.加锁（慎用！）会让所有人访问数据的时候排队，会极大牺牲系统性能

缓存击穿

概念

和缓存雪崩一样，也是数据库服务器崩溃。但是击穿的重点在于单点key访问量瞬间过大，导致的击穿。

崩溃过程

1.系统平稳运行过程中
2.数据库连接量瞬间激增
3.Redis服务器无大量key过期（和缓存雪崩最大的区别）
4.Redis内存平稳，无波动5.Redis服务器CPU正常
6.数据库崩溃

问题排查

1.Redis中某个key过期，该key访问量巨大
2.多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均末命中
3.Redis在短时间内发起了大量对据库中同一教据的访问（热点爆炸信息）

问题分析

两个关键点：
1、单个key成为了高热数据
2、key过期

解决方案：预防与监控

1.预先设定
以电商为例，每个商家根据店铺等级，指定若干款主打商品，在购物节期间，加大此类信息key的过期时长。
注意：购物节不仅仅指当天，以及后续若干天，访问峰值呈现逐渐除低的趋势
2.现场调整
监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
3.后台刷新数据
启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失
4.二级缓存
设置不同的失效时间，保障不会被同时淘汰就行
5.加锁
分布式锁，防止被击穿，但是要注意也是性能瓶颈，慎重！