Redis缓存击穿问题及解决思路

缓存击穿问题及解决思路

有时候,我们在访问热点数据时。比如:我们在某个商城购买某个热门商品。

为了保证访问速度,通常情况下,商城系统会把商品信息放到缓存中。但如果某个时刻,该商品到了过期时间失效了。

缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

常见的解决方案有以下几种:

  • 互斥锁
  • 逻辑过期
  • 自动续期
  • 缓存永不失效

逻辑分析:假设线程1在查询缓存之后,本来应该去查询数据库,然后把这个数据重新加载到缓存的,此时只要线程1走完这个逻辑,其他线程就都能从缓存中加载这些数据了,但是假设在线程1没有走完的时候,后续的线程2,线程3,线程4同时过来访问当前这个方法, 那么这些线程都不能从缓存中查询到数据,那么他们就会同一时刻来访问查询缓存,都没查到,接着同一时间去访问数据库,同时的去执行数据库代码,对数据库访问压力过大

Redis缓存击穿问题及解决思路_第1张图片

使用锁来解决:

因为锁能实现互斥性。假设线程过来,只能一个人一个人的来访问数据库,从而避免对于数据库访问压力过大,但这也会影响查询的性能,因为此时会让查询的性能从并行变成了串行,我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问,他查询缓存没有命中,但是此时他获得到了锁的资源,那么线程1就会一个人去执行逻辑,假设现在线程2过来,线程2在执行过程中,并没有获得到锁,那么线程2就可以进行到休眠,直到线程1把锁释放后,线程2获得到锁,然后再来执行逻辑,此时就能够从缓存中拿到数据了。

Redis缓存击穿问题及解决思路_第2张图片

逻辑过期方案

方案分析:我们之所以会出现这个缓存击穿问题,主要原因是在于我们对key设置了过期时间,假设我们不设置过期时间,其实就不会有缓存击穿的问题,但是不设置过期时间,这样数据不就一直占用我们内存了吗,我们可以采用逻辑过期方案。

==我们把过期时间设置在 redis的value中,注意:这个过期时间并不会直接作用于redis,而是我们后续通过逻辑去处理。==假设线程1去查询缓存,然后从value中判断出来当前的数据已经过期了,此时线程1去获得互斥锁,那么其他线程会进行阻塞,获得了锁的线程他会开启一个 线程去进行 以前的重构数据的逻辑,直到新开的线程完成这个逻辑后,才释放锁, 而线程1直接进行返回,假设现在线程3过来访问,由于线程线程2持有着锁,所以线程3无法获得锁,线程3也直接返回数据,只有等到新开的线程2把重建数据构建完后,其他线程才能走返回正确的数据

这种方案巧妙在于,异步的构建缓存,缺点在于在构建完缓存之前,返回的都是脏数据

Redis缓存击穿问题及解决思路_第3张图片

进行对比

**互斥锁方案:**由于保证了互斥性,所以数据一致,且实现简单,因为仅仅只需要加一把锁而已,也没其他的事情需要操心,所以没有额外的内存消耗,缺点在于有锁就有死锁问题的发生,且只能串行执行性能肯定受到影响

逻辑过期方案: 线程读取过程中不需要等待,性能好,有一个额外的线程持有锁去进行重构数据,但是在重构数据完成前,其他的线程只能返回之前的数据,且实现起来麻烦

自动续期

出现缓存击穿问题是由于key过期了导致的。那么,我们换一种思路,在key快要过期之前,就自动给它续期,不就OK了?

答:没错,我们可以用job给指定key自动续期。

比如说,我们有个分类功能,设置的缓存过期时间是30分钟。但有个job每隔20分钟执行一次,自动更新缓存,重新设置过期时间为30分钟。

Redis缓存击穿问题及解决思路_第4张图片

这样就能保证,分类缓存不会失效。

此外,在很多请求第三方平台接口时,我们往往需要先调用一个获取token的接口,然后用这个token作为参数,请求真正的业务接口。一般获取到的token是有有效期的,比如24小时之后失效。

如果我们每次请求对方的业务接口,都要先调用一次获取token接口,显然比较麻烦,而且性能不太好。

这时候,我们可以把第一次获取到的token缓存起来,请求对方业务接口时从缓存中获取token。

同时,有一个job每隔一段时间,比如每隔12个小时请求一次获取token接口,不停刷新token,重新设置token的过期时间。

缓存不失效

此外,对于很多热门key,其实是可以不用设置过期时间,让其永久有效的。

比如参与秒杀活动的热门商品,由于这类商品id并不多,在缓存中我们可以不设置过期时间。

在秒杀活动开始前,我们先用一个程序提前从数据库中查询出商品的数据,然后同步到缓存中,提前做预热

等秒杀活动结束一段时间之后,我们再手动删除这些无用的缓存即可。

你可能感兴趣的:(缓存,redis,数据库)