Redis:缓存雪崩、穿透、击穿概念及解决办法(1)

Redis缓存雪崩、穿透、击穿概念及解决办法

  • 1. 缓存雪崩
  • 2. 缓存穿透
  • 3. 缓存击穿

1. 缓存雪崩

一:缓存雪崩的概念
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,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。
Redis:缓存雪崩、穿透、击穿概念及解决办法(1)_第1张图片

二: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(多主多从),redis cluster,避免全盘崩溃。
    缓存层设计成高可用,防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉,依然可以提供服务,例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。
  • 事中:本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级,避免 MySQL 被打死。
    降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。
  • 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。
    Redis数据备份和恢复、快速缓存预热
    Redis:缓存雪崩、穿透、击穿概念及解决办法(1)_第2张图片

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,怎么办?走降级!可以返回一些默认的值,或者友情提示,或者空白的值。

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,就意味着你的系统没死,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,就可以刷出来一次。

2. 缓存穿透

一:缓存穿透的概念
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。

案例: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。
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二:解决方案
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。

3. 缓存击穿

一:缓存击穿的概念
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。

二:解决方案
解决方式也很简单,可以将热点数据设置为永远不过期;或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁,等待第一个请求构建完缓存之后,再释放锁,进而其它请求才能通过该 key 访问数据。

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