不管你在工作中还是面试中,Redis异常问题的解决方案都是不得不去学习了解的,下面来细品一下!
一、缓存雪崩
1、什么是缓存雪崩?
如果缓存集中在一段时间内失效,发生大量的缓存穿透,所有的查询都落在数据库上,造成了缓存雪崩由于原有缓存失效,新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。
举例来说, 我们在准备一项抢购的促销运营活动,活动期间将带来大量的商品信息、库存等相关信息的查询。 为了避免商品数据库的压力,将商品数据放入缓存中存储。 不巧的是,抢购活动期间,大量的热门商品缓存同时失效过期了,导致很大的查询流量落到了数据库之上。对于数据库来说造成很大的压力。
2、有什么解决方案来防止缓存雪崩?
1、加锁排队mutex互斥锁解决,Redis的SETNX去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行加载数据库的操作并回设缓存,否则,就重试整个get缓存的方法2、数据预热
缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题。用户直接查询事先被预热的缓存数据。可以通过缓存reload机制,预先去更新缓存,再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key3、双层缓存策略
C1为原始缓存,C2为拷贝缓存,C1失效时,可以访问C2,C1缓存失效时间设置为短期,C2设置为长期4、定时更新缓存策略
实效性要求不高的缓存,容器启动初始化加载,采用定时任务更新或移除缓存5、设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀
二、缓存预热
1.什么是缓存预热
缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题。用户直接查询事先被预热的缓存数据。如图所示:
如果不进行预热, 那么 Redis 初识状态数据为空,系统上线初期,对于高并发的流量,都会访问到数据库中, 对数据库造成流量的压力。
2.有什么解决方案?
数据量不大的时候,工程启动的时候进行加载缓存动作;数据量大的时候,设置一个定时任务脚本,进行缓存的刷新;数据量太大的时候,优先保证热点数据进行提前加载到缓存。
三、缓存穿透
1、什么是缓存穿透?
缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到对应key的value,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空(相当于进行了两次无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库
2、有什么解决方案来防止缓存穿透?
1、缓存空值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)我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过5分钟。通过这个设置的默认值存放到缓存,这样第二次到缓存中获取就有值了,而不会继续访问数据库2、采用布隆过滤器BloomFilter优势:占用内存空间很小,位存储;性能特别高,使用key的hash判断key存不存在
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,从而避免了对底层存储系统的查询压力
在缓存之前在加一层BloomFilter,在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在,如果不存在就直接返回,存在再去查询缓存,缓存中没有再去查询数据库
四、缓存降级
降级的情况,就是缓存失效或者缓存服务挂掉的情况下,我们也不去访问数据库。我们直接访问内存部分数据缓存或者直接返回默认数据。
举例来说:
对于应用的首页,一般是访问量非常大的地方,首页里面往往包含了部分推荐商品的展示信息。这些推荐商品都会放到缓存中进行存储,同时我们为了避免缓存的异常情况,对热点商品数据也存储到了内存中。同时内存中还保留了一些默认的商品信息。如下图所示:
降级一般是有损的操作,所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
五、缓存击穿
1、什么是缓存击穿?
在平常高并发的系统中,大量的请求同时查询一个key时,此时这个key正好失效了,就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿
2、会带来什么问题
会造成某一时刻数据库请求量过大,压力剧增
3、如何解决
上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据,那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它
其他的线程走到这一步拿不到锁就等着,等第一个线程查询到了数据,然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了,就直接走缓存
基于Redis分布式锁的教学
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Redis 学习笔记:
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