redis的穿透和雪崩

redis穿透:正常的执行路径是这样的,请求数据,首先会从redis缓存中拿数据,如果缓存没有的话才去查数据库,再写到redis缓存中。那么如果有人请求一条根本不存在的数据时,redis里面肯定没有嘛,它就会去访问数据库,但是数据库没有,所以它也没把数据写回redis缓存。所以它每次请求这个数据的时候它就会直接去访问数据库。如果请求的数量太大的话,都直接穿过redis直接去访问数据库,数据库承受不了这个访问数量。
解决办法:在redis里面用一个set集来把数据库查询的那个查询主键都读出来存到这个set集里面。如果有请求时,先查redis里面的set有没有这个主键,如果没有就直接返回,不查数据库。如果有的话查redis,如果没有的话才去查数据库并把数据库里的数据写到缓存中。

判断元素是否在集合中,无论集合中有多少元素都可以极速的返回结果。 

SISMEMBER key member

127.0.0.1:6379> sismember set a

(integer) 1

127.0.0.1:6379> sismember set h

(integer) 0



redis雪崩:每个key(即数据)如果设置了失效时间的话,如果大量key同时过期的时候,这些key又大量地去请求这些key时,因为redis里面没有这些数据,就会大量的请求就会大量涌向数据库,就会导致数据库处理不过来,导致“雪崩”。

解决办法:在设置失效时间的时候,给它加一个随机的秒数(0~60),来让这些大量的数据进行错开对数据库的访问。这样数据库就能应付过来了。如果这个key的访问频率频繁的时候,我们可以让它每查一次就给它加点有效时间。这样就能解决雪崩问题了
<think>首先,用户的问题是关于Redis缓存中的穿透雪崩问题的解决方案。我需要基于提供的引用内容来回答。 关键引用: - 引用[1]:提到缓存击穿的解决方案,包括防止接口并发行为、让缓存永不过期、分级缓存架构(本地缓存+Redis集群)、热点发现、熔断降级、异步更新。 - 引用[2]:解释缓存雪崩是大量数据同时失效导致数据库压力过大,解决方法包括设置不同过期时间。 - 引用[3]:讨论缓存击穿,如果不设置过期时间就不会有问题,但可能导致内存占用;建议逻辑过期方案。 - 引用[4]:描述缓存击穿的处理,使用互斥锁防止多个线程同时查询数据库。 用户的问题是“Redis缓存穿透雪崩的解决方案”,所以我需要覆盖穿透雪崩,但引用中也提到了击穿。用户指定了穿透雪崩,所以我应该专注于这两个。 - 缓存穿透:查询不存在的数据,导致每次请求都打到数据库。 - 缓存雪崩:大量缓存数据同时失效,导致请求涌向数据库。 现在,结构我的回答: 1. **解释问题**:简要解释什么是缓存穿透雪崩。 2. **提供解决方案**:基于引用,给出具体的解决方案。 3. **使用中文**:所有内容用中文。 4. **遵守格式**: - 行内数学表达式用$...$,但这里可能不需要数学表达式,因为主题是Redis缓存。 - 独立公式用$$...$$,但同样,可能不适用。 - 确保LaTeX语法正确。 - 生成相关问题。 - 在引用段落末尾添加引用标识,如[^1]。 回答结构: - 清晰、逐步解决问题。 - 引用相关部分时添加标识。 最终回答包括: - 回答部分。 - 相关问题部分。 步骤: 1. **介绍缓存穿透**: - 定义:查询不存在的数据,导致数据库压力。 - 解决方案:基于引用[1][3],使用布隆过滤器、缓存空值等。 2. **介绍缓存雪崩**: - 定义:大量缓存同时失效。 - 解决方案:基于引用[2],设置随机过期时间、热点数据续期等。 3. **综合方案**:基于引用[1],建议分级缓存、熔断降级等。 生成相关问题: - 例如:1. 如何实现布隆过滤器来防止缓存穿透?2. 什么是缓存击穿及其解决方案?3. Redis缓存的其他常见问题有哪些? 引用添加: - 在相关句子末尾添加[^n]。 例如: - "为了防止缓存穿透,可以使用布隆过滤器来过滤无效查询[^1]." 确保回答真实可靠:基于提供的引用,不要添加外部知识。</think>### Redis缓存穿透雪崩的解决方案 Redis缓存是提升应用性能的关键组件,但处理不当可能引发问题。缓存穿透雪崩是常见问题,会导致数据库压力过大甚至服务崩溃。以下我将基于可靠引用,逐步解释问题并提供解决方案,确保内容清晰、实用。 #### 1. **缓存穿透的解决方案** **问题定义**:缓存穿透是指查询一个不存在的数据(如无效ID),导致请求直接绕过缓存打到数据库。如果频繁发生,数据库可能被压垮[^1]。 **解决方案**: - **布隆过滤器(Bloom Filter)**:在查询前,使用布隆过滤器过滤无效key。布隆过滤器是一种概率型数据结构,能高效判断key是否存在。如果过滤器返回不存在,则直接拒绝请求,避免数据库访问[^1]。 - **缓存空值**:对于查询结果为空的key,将其缓存为一个特殊值(如null),并设置较短过期时间(如5分钟)。这样,后续相同请求会命中缓存,避免穿透[^3]。 - **接口限流**:对高频无效查询的接口进行限流,例如使用Redis的计数器或第三方工具(如Sentinel),限制每秒请求数,防止恶意攻击[^1]。 例如,在代码中实现缓存空值: ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def get_data(key): data = r.get(key) if data is None: # 查询数据库 db_data = query_database(key) if db_data is None: # 缓存空值,过期时间300秒 r.setex(key, 300, "NULL") return None else: r.setex(key, 3600, db_data) # 正常缓存 return db_data elif data == "NULL": return None # 处理空值缓存 else: return data ``` #### 2. **缓存雪崩的解决方案** **问题定义**:缓存雪崩是指大量缓存数据在同一时间失效(如设置相同过期时间),导致所有请求瞬间涌向数据库,造成数据库过载[^2]。 **解决方案**: - **随机过期时间**:为缓存key设置随机的过期时间(如基础时间+随机偏移量)。例如,正常缓存过期时间为3600秒,可添加随机数(±600秒),避免批量失效[^2]。 - **热点数据续期**:实时监控key的访问频率(如使用Redis的监控工具),对热点数据自动续期(延长过期时间),确保其永不过期或接近永不过期[^1]。 - **分级缓存架构**:采用本地缓存(如Caffeine)+ Redis集群的组合。本地缓存处理高频请求,Redis作为二级缓存;当Redis失效时,本地缓存能缓冲请求,减少数据库压力[^1]。 - **熔断降级**:集成熔断工具(如Hystrix或Sentinel),在数据库压力过大时自动触发降级策略(如返回默认值或错误页面),保护数据库[^1]。 例如,设置随机过期时间: ```python import random import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def set_cache(key, value, base_ttl=3600): random_offset = random.randint(-600, 600) # 随机偏移±10分钟 ttl = base_ttl + random_offset r.setex(key, ttl, value) ``` #### 3. **组合方案建议** 为了全面防护,推荐结合多个策略: - **异步更新缓存**:使用消息队列(如Kafka)异步重建缓存。当缓存失效时,不直接查询数据库,而是发送消息到队列,由后台任务处理,避免并发冲击[^1]。 - **监控与自动续期**:部署监控系统,实时识别热点数据失效风险,自动调整过期时间[^1]。 - **数据库保护**:在应用层添加限流熔断,确保数据库在高负载时不被击穿[^4]。 总结:缓存穿透的核心是过滤无效查询,而缓存雪崩的关键是分散失效时间。通过布隆过滤器、随机过期时间分级缓存等方案,能有效降低风险。实际部署中,建议结合业务场景测试优化[^1][^2][^3]。
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