你遇到过缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿么

本文探讨了缓存雪崩和缓存穿透问题的原理、解决方案,包括Redis高可用架构、限流降级、缓存持久化和防御策略,确保系统在高峰流量下稳定运行。

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​缓存雪崩

对于系统 A,假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了,此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,然后就挂了。此时,如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了。

缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下:

事前:Redis 高可用,主从+哨兵,Redis cluster,避免全盘崩溃。
事中:本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级,避免 MySQL 被打死。
事后:Redis 持久化,一旦重启,自动从磁盘上加载数据,快速恢复缓存数据。

用户发送一个请求,系统 A 收到请求后,先查本地 ehcache 缓存,如果没查到再查 Redis。如果 ehcache 和 Redis 都没有,再查数据库,将数据库中的结果,写入 ehcache 和 Redis 中。

限流组件,可以设置每秒的请求,有多少能通过组件,剩余的未通过的请求走降级!可以返回一些默认的值,或者友情提示,或者空值。

好处:

数据库绝对不会死,限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。
只要数据库不死,就是说,对用户来说,2/5 的请求都是可以被处理的。
只要有 2/5 的请求可以被处理,对用户来说,可能就是点击几次刷不出来页面,但是多点几次,就可以刷出来了。
缓存穿透

对于系统 A,假设一秒 5000 个请求,结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击。

黑客发出的那 4000 个攻击,缓存中查不到,每次你去数据库里查,也查不到。

举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的,结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话,缓存中不会有,请求每次都“视缓存于无物”,直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。

解决方式很简单,每次系统 A 从数据库中只要没查到,就写一个空值到缓存里去,比如 set -999 UNKNOWN 。然后设置一个过期时间,这样的话,下次有相同的 key 来访问的时候,在缓存失效之前,都可以直接从缓存中取数据。

缓存击穿

缓存击穿,就是说某个 key 非常热点,访问非常频繁,处于集中式高并发访问的情况,当这个 key 在失效的瞬间,大量的请求就击穿了缓存,直接请求数据库,就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

不同场景下的解决方式可如下:

若缓存的数据是基本不会发生更新的,则可尝试将该热点数据设置为永不过期。
若缓存的数据更新不频繁,且缓存刷新的整个流程耗时较少的情况下,则可以采用基于 Redis、zookeeper 等分布式中间件的分布式互斥锁,或者本地互斥锁以保证仅少量的请求能请求数据库并重新构建缓存,其余线程则在锁释放后能访问到新缓存。
若缓存的数据更新频繁或者在缓存刷新的流程耗时较长的情况下,可以利用定时线程在缓存过期前主动地重新构建缓存或者延后缓存的过期时间,以保证所有的请求能一直访问到对应的缓存。

### 回答1: Redis缓存雪崩穿透击穿是指在使用Redis作为缓存的过程中可能会遇到的一些问题。 缓存雪崩是指当缓存中大量的数据在同一时间内失效或者缓存服务宕机,导致大量请求直接落到数据库上,从而使得数据库瞬间压力过大,甚至瘫痪的情况。 缓存穿透是指当请求的数据在缓存中不存在,且数据库中也不存在该数据,这时请求会直接落到数据库上,这会导致大量无效的请求访问数据库,从而使得数据库瞬间压力过大,甚至瘫痪的情况。 缓存击穿是指某个热点key在缓存中失效的同时,有大量的请求并发地访问这个key,这时候这些请求会直接落到数据库上,从而使得数据库瞬间压力过大,甚至瘫痪的情况。 ### 回答2: Redis缓存雪崩是指在缓存失效的情况下,大量请求同时涌入数据库,造成数据库压力过大的现象。在缓存失效期间,如果有大量请求访问同一数据,这些请求会直接访问数据库,导致数据库无法承受这么大的请求量,进而影响系统的正常运行。 Redis缓存穿透是指恶意请求经过缓存层,直接访问数据库。如果有恶意攻击者发送请求,而这些请求的key并不存在于缓存和数据库中,每次请求都会直接访问数据库,这将导致数据库负担过重,对系统造成损害。 Redis缓存击穿是指缓存中某个key失效的同时,有大量的请求同时访问这个key,请求会直接访问数据库。与缓存雪崩不同的是,缓存击穿是因为某个热点数据的缓存过期,导致大量请求直接访问数据库,而不是所有缓存同时失效。 为了解决缓存雪崩问题,可以采取以下措施:1. 设置缓存的过期时间时,可以使用不同的随机值,避免缓存同时失效。2. 使用分布式锁来控制对数据库的并发访问,避免压力集中在某个时间段。3. 预加载缓存,提前将热点数据加载到缓存中,减少缓存失效的可能性。 为了解决缓存穿透问题,可以采取以下措施:1. 对于不存在的key,在缓存中设置一个空值,避免重复的查询数据库。2. 使用布隆过滤器,在缓存层对请求进行过滤,判断key是否存在,避免查询数据库。 为了解决缓存击穿问题,可以采取以下措施:1. 设置热点数据的永不过期,保证它们的缓存一直有效。2. 使用互斥锁,在缓存失效的时候,只允许一个请求访问数据库,其他请求等待结果。3. 使用一级缓存和二级缓存的结构,将热点数据存储在一级缓存中,保证其高效访问。 ### 回答3: Redis缓存雪崩是指在某个时间段内,缓存中的大量数据同时过期或失效,导致大量请求直接打到数据库上,从而引起数据库瞬时压力过大,造成系统性能下降甚至崩溃。 Redis缓存穿透是指恶意请求或非法请求经过缓存层,直接查询数据库获取不到数据,从而导致大量请求落到数据库上,增加数据库压力,造成系统响应缓慢甚至瘫痪。 Redis缓存击穿是指某个热点数据突然失效或被删除,导致大量并发请求同时查询该数据,由于缓存中不存在该数据,请求都会直接打到数据库上,造成数据库瞬时压力过大,可能导致系统宕机。 为了解决缓存雪崩问题,可以采取以下措施: 1. 设置缓存失效时间时使用随机值,避免大量缓存同时失效。 2. 使用分布式锁,保证只有一个线程去加载数据到缓存。 3. 设置热点数据永不过期,确保重要数据始终可用。 为了避免缓存穿透,可以采取以下措施: 1. 对请求数据的合法性进行校验,过滤掉非法请求。 2. 对于查询不到的数据,也将空结果缓存一段时间,避免频繁查询数据库。 为了防止缓存击穿,可以采取以下措施: 1. 使用互斥锁,保证只有一个线程去查询数据库,其他线程等待结果。 2. 引入熔断机制,当热点数据失效时,暂时不提供服务,避免大量请求落到数据库上。 3. 针对热点数据设置短期的锁定时间,避免大量请求同时查询。
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