作为一个内存数据库,redis也总是免不了有各种各样的问题,这篇文章主要是针对其中两个问题进行讲解:缓存穿透和缓存雪崩。并给出一些解决方案。这两个问题是基本问题也是面试常问问题。

一、缓存穿透

概念

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,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。

这里需要注意和缓存击穿的区别,缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构,垃圾网站和正常网站加起来全世界据统计也有几十亿个。网警要过滤这些垃圾网站,总不能到数据库里面一个一个去比较吧,这就可以使用布隆过滤器。假设我们存储一亿个垃圾网站地址。

可以先有一亿个二进制比特,然后网警用八个不同的随机数产生器(F1,F2, …,F8) 产生八个信息指纹(f1, f2, …, f8)。接下来用一个随机数产生器 G 把这八个信息指纹映射到 1 到1亿中的八个自然数 g1, g2, …,g8。最后把这八个位置的二进制全部设置为一。过程如下:

有一天网警查到了一个可疑的网站,想判断一下是否是XX网站,首先将可疑网站通过哈希映射到1亿个比特数组上的8个点。如果8个点的其中有一个点不为1,则可以判断该元素一定不存在集合中。

那这个布隆过滤器是如何解决redis中的缓存穿透呢?很简单首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储,当用户想要查询的时候,使用布隆过滤器发现不在集合中,就直接丢弃,不再对持久层查询。


这个形式很简单。

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;

但是这种方法会存在两个问题:

  • 如果空值能够被缓存起来,这就意味着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;
  • 即使对空值设置了过期时间,还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,这对于需要保持一致性的业务会有影响。

二、缓存击穿

概念

key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题。

解决方案

使用互斥锁(mutex key)

业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。

SETNX,是「SET if Not eXists」的缩写,也就是只有不存在的时候才设置,可以利用它来实现锁的效果。

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public String get(key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { //代表缓存值过期
//设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能load db
if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表设置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(key_mutex);
} else { //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可
sleep(50);
get(key); //重试
}
} else {
return value;
}
}

memcache代码:

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if (memcache.get(key) == null) {  
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
value = db.get(key);
memcache.set(key, value);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
sleep(50);
retry();
}
}

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

三、缓存雪崩

概念

缓存雪崩是指,缓存层出现了错误,不能正常工作了。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

redis高可用

这个思想的含义是,既然redis有可能挂掉,那我多增设几台redis,这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作,其实就是搭建的集群。

限流降级

这个解决方案的思想是,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。

数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前,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。

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项目地址: https://github.com/xzMhehe/codingce-java

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