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缓存雪崩、穿透、击穿

缓存雪崩、穿透、击穿

缓存雪崩

是什么?

举个简单的例子:如果所有首页的Key失效时间都是12小时,中午12点刷新的,我零点有个秒杀活动大量用户涌入,假设当时每秒 6000 个请求,本来缓存在可以扛住每秒 5000 个请求,但是缓存当时所有的Key都失效了。此时 1 秒 6000 个请求全部落数据库,数据库必然扛不住,它会报一下警,真实情况可能DBA都没反应过来就直接挂了。此时,如果没用什么特别的方案来处理这个故障,DBA 很着急,重启数据库,但是数据库立马又被新的流量给打死了。这就是我理解的缓存雪崩。

同一时间大面积失效,那一瞬间Redis跟没有一样,那这个数量级别的请求直接打到数据库几乎是灾难性的,你想想如果打挂的是一个用户服务的库,那其他依赖他的库所有的接口几乎都会报错,如果没做熔断等策略基本上就是瞬间挂一片的节奏,你怎么重启用户都会把你打挂,等你能重启的时候,用户早就睡觉去了,并且对你的产品失去了信心,什么垃圾产品。

解决方案

设置不同的失效时间

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setRedis(Key,value,time + Math.random() * 10000);

在批量往Redis存数据的时候,把每个Key的失效时间都加个随机值就好了,这样可以保证数据不会在同一时间大面积失效

集群中均匀分布

如果Redis是集群部署,将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能避免全部失效的问题,不过本渣我在生产环境中操作集群的时候,单个服务都是对应的单个Redis分片,是为了方便数据的管理,但是也同样有了可能会失效这样的弊端,失效时间随机是个好策略。

缓存穿透(恶意攻击)

是什么?

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,我们数据库的 id 都是1开始自增上去的,如发起为id值为 -1 的数据或 id 为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大,严重会击垮数据库。

解决方案

我会在接口层增加校验,比如用户鉴权校验,参数做校验,不合法的参数直接代码Return,比如:id 做基础校验,id <=0的直接拦截等。

缓存null值,设置失效时间

从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将对应Key的Value对写为null、位置错误、稍后重试这样的值具体取啥问产品,或者看具体的场景,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。

布隆过滤器(Bloom Filter)

是利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个Key是否在数据库中存在,不存在你return就好了,存在你就去查了DB刷新KV再return。

缓存击穿

是什么?

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,就像在一个完好无损的桶上凿开了一个洞。

解决方案

永久保存

加互斥锁


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