Redis的应用问题及解决（缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩）

最新推荐文章于 2024-07-12 14:49:40 发布

Armstrong_Jou

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文章标签： redis

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44740895/article/details/116484153

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本文详细解读了缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的原理、触发条件、特征及解决方案，包括空值缓存策略、黑名单、布隆过滤器等方法，并介绍了如何通过多级缓存、锁机制和分散过期时间来防止服务器压力剧增。

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缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

1 缓存穿透

（简单记忆：查数据库中没有的数据）

缓存穿透

1.1 具体过程

用户访问浏览器，浏览器访问web服务器，那么web服务器每次肯定都先查缓存（Redis），缓存中有数据直接返回，没有数据就去查数据库，返回，同时将数据放在缓存中。现在有大量的访问，它每次操作先去查缓存，因为Redis缓存中大部分数据都不存在，所以所有数据都去查数据库，而数据库中一直访问不到数据，因为这些值都是不存在的，因此一直无法查询到，无法放到缓存中，造成数据库压力急剧增加，缓存中命中率急剧降低，数据库中一直产生访问压力，从而导致数据库崩溃。Redis在这个过程中一直平稳的运行，只是没有起到作用，这就叫缓存穿透现象。

1.2 特点

应用服务器压力变大了，大量请求过来
Redis命中率降低，查不到数据了
因为缓存中查不到数据，所以Web服务器会一直去查询数据库，造成数据库压力急剧增加，导致数据库崩溃了

1.3 原因

Redis查询不到数据了，比如Redis缓存不进数据了
出现很多非正常url访问。例如，在百度百科中随意输入一个值，这个url是不存在的。网站可能遭受到了恶意攻击或者黑客攻击。

1.4 解决方案

（1）对空值缓存，设置较短的过期时间（简单的临时应急方案）：例如查询1200，如果查询不到结果，返回null，那么我们仍然把这个空结果缓存到Redis中，但是将空结果的过期时间设置的短一点，比如五分钟

（2）使用bitmaps设置可访问的白名单：使用bitmaps类型定义一个可以访问的名单，名单id作为bitmaps的偏移量，每次访问时，使用访问id和bitmaps里面的id进行比较，如果访问id不在bitmaps里面，进行拦截，不允许访问。

（3）采用布隆过滤器：布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的底层实现是跟bitmaps一样的，是将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmaps中，一个一定不存在的数据会被这个bitmaps拦截掉，从而避免了对数据库的查询压力。

它的优点是对bitmaps做了一些优化，让它效率更高，缺点是有时识别不是很准确，命中率可能不够高。

（4）进行实时监控：当发现Redis的命中率开始急速降低，需要排查访问对象和访问的数据，和运维人员配合，可以设置黑名单限制服务。假如有一个用户，一直在访问我们网站，他的访问一直都是一些无效的访问，导致Redis命中率降低，那么就将他列入黑名单，下次再来就不给访问。

各种方法的最终目的是将攻击者的访问拦到服务器外边，不进入服务器中，减少服务器压力

2 缓存击穿

在这里插入图片描述

2.1 现象/原因

redis某个key过期了（这个key是热门访问的key），这时有大量的访问都使用这个key，不断访问数据库，造成数据库压力瞬间增大，这个现象称为缓存击穿

2.2 特点

数据库访问压力瞬间增大
redis没有出现大量的key过期。（redis中的key是可以过期的，过期了就访问不到了，就只能去访问数据库）
redis正常运行

2.3 解决方案

预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长
实时调整：现场监控哪些数据热门，实时调整key的过期时长
使用锁：
- 查询Redis，返回结果为空的时候，不是立即去访问数据库
- 而是设置一个排它锁
- 如果操作失败，证明有线程在访问数据库，让当前线程睡眠一段时间再次查询
- 如果操作成功，再进行访问数据库的操作，并同步到缓存中，最后删除排它锁

在这里插入图片描述