【redis】redis的雪崩和穿透

本文探讨了缓存系统中的两个关键问题:缓存穿透和雪崩现象。介绍了这两种问题产生的原因及其对后端数据库的影响,并提出了多种解决方案,包括布隆过滤器、互斥锁、设置不同的过期时间和资源保护等。

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1.什么是缓存穿透

    一般的缓存系统,都是按照key值去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去DB中查找 。这个时候,如果请求的并发量很大,就会对后端的DB系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。关键词:缓存value为空;并发量很大去访问DB。

造成的原因

1.业务自身代码或数据出现问题;2.一些恶意攻击、爬虫造成大量空的命中,此时会对数据库造成很大压力。

解决方法

1.设置布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,
从避免了对底层存储系统的查询压力。
2. 如果一个查询返回的数据为空,不管是数据不存在还是系统故障,我们仍然把这个结果进行缓存,但是它的过期时间会很短
最长不超过5分钟。

二、雪崩

1.什么是雪崩

因为缓存层承载了大量的请求,有效的保护了存储 层,但是如果缓存由于某些原因,整体不能够提供服务,于是所有的请求,就会到达存储层,存储层的调用量就会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛,指的是缓存层当掉之后,并发流量会像奔腾的野牛一样,大量后端存储。

存在这种问题的一个场景是:当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效,这样在失效的时候,大量数据会去直接访问DB,此时给DB很大的压力。



2.解决方法

1)设置redis集群和DB集群的高可用,如果redis出现宕机情况,可以立即由别的机器顶替上来。这样可以防止一部分的风险。

(2)使用互斥锁

在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量。比如:对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。单机的话,可以使用synchronized或者lock来解决,如果是分布式环境,可以是用redis的setnx命令来解决。

(3)不同的key,可以设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点不一致,尽量达到平均分布。

(4)永远不过期

redis中设置永久不过期,这样就保证了,不会出现热点问题,也就是物理上不过期。

(5)资源保护

使用netflix的hystrix,可以做各种资源的线程池隔离,从而保护主线程池。

3.使用

四种方案,没有最佳只有最合适, 根据自己项目情况使用不同的解决策略。


<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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