缓存穿透
缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现redis内存数据库没有,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询。发现也没有,于是本次查询失败。当用户很多的时候,缓存都没有命中(秒杀),于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力,这时候就相当于出现了缓存穿透。 比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
解决方案
1.布隆过滤器:布隆过滤器是一种数据结构,对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验。不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系统的查询压力。
2.缓存空对象:当存储层不命中后,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时会设置一个过期时间,之后再访问这个数据将会从缓存中获取,保护了后端数据源。存在的问题:
- 如果空值能够被缓存起来,则缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多的空值的键;
- 可能会使缓存层和存储层产生业务的不一致问题。
缓存击穿
这里需要注意和缓存击穿的区别。缓存击穿,是指针对某一个key非常热点,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就击穿缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。当某个key在过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据,并且回写缓存,会导使数据库瞬间压力过大。
解决方案
1.设置热点数据永不过期:从缓存层面来看,没有设置过期时间,所以不会出现热点 key 过期后产生的问题;
2.加互斥锁:使用分布式锁,保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁的权限,因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁,因此对分布式锁的考验很大。
缓存雪崩
**缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效(多个Key),Redis 宕机!**产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候,这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层,存储层的调用量会暴增,造成存储层也会挂掉的情况。
解决方案
1.Redis高可用:多增设几台redis,一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实是搭建的集群;
2.限流降级:在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。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;
3.数据预热:是在正式部署之前,我先把可能的数据先预先访问一遍,这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。