怎么预防redis的缓存击穿
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。
解决方案
1.接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
2. 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题,最常见的则是采用布隆过滤器,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。另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),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,最长不超过五分钟。
bloomfilter就类似于一个hash set,用于快速判某个元素是否存在于集合中,其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器,不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小,下面先来简单的实现下看看效果,我这里用guava实现的布隆过滤器:
com.google.guava
guava
23.0
public class BloomFilterTest {
private static final int capacity = 1000000;
private static final int key = 999998;
private static BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity);
static {
for (int i = 0; i < capacity; i++) {
bloomFilter.put(i);
}
}
public static void main(String[] args) {
/*返回计算机最精确的时间,单位微妙*/
long start = System.nanoTime();
if (bloomFilter.mightContain(key)) {
System.out.println("成功过滤到" + key);
}
long end = System.nanoTime();
System.out.println("布隆过滤器消耗时间:" + (end - start));
int sum = 0;
for (int i = capacity + 20000; i < capacity + 30000; i++) {
if (bloomFilter.mightContain(i)) {
sum = sum + 1;
}
}
System.out.println("错判率为:" + sum);
}
}
成功过滤到999998
布隆过滤器消耗时间:215518
错判率为:318
可以看到,100w个数据中只消耗了约0.2毫秒就匹配到了key,速度足够快。然后模拟了1w个不存在于布隆过滤器中的key,匹配错误率为318/10000,也就是说,出错率大概为3%,跟踪下BloomFilter的源码发现默认的容错率就是0.03:
public static BloomFilter create(Funnel funnel, int expectedInsertions /* n */) {
return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions
}
我们项目中很多都是变化的数据,所以空数据很快就会增加。
缓存雪崩
缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。
解决方案
缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。
缓存击穿
对于一些设置了过期时间的key,如果这些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,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。
缓存在某个时间点过期的时候,恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
解决方案
1.使用互斥锁(mutex key)
业界比价普遍的一种做法,即根据key获取value值为空时,锁上,从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败,则等待一段时间后重试。这里要注意,分布式环境中要使用分布式锁,单机的话用普通的锁(synchronized、Lock)就够了。
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。在redis2.6.1之前版本未实现setnx的过期时间,所以这里给出两种版本代码参考:
//2.6.1前单机版本锁
String get(String key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) {
if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
redis.expire(key_mutex, 3 * 60)
value = db.get(key);
redis.set(key, value);
redis.delete(key_mutex);
} else {
//其他线程休息50毫秒后重试
Thread.sleep(50);
get(key);
}
}
}
最新版本代码:
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;
}
}
public String getWithLock(String key, Jedis jedis, String lockKey, String uniqueId, long expireTime) {
// 通过key获取value
String value = redisService.get(key);
if (StringUtil.isEmpty(value)) {
// 分布式锁,详细可以参考https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/79803037
//封装的tryDistributedLock包括setnx和expire两个功能,在低版本的redis中不支持
try {
boolean locked = redisService.tryDistributedLock(jedis, lockKey, uniqueId, expireTime);
if (locked) {
value = userService.getById(key);
redisService.set(key, value);
redisService.del(lockKey);
return value;
} else {
// 其它线程进来了没获取到锁便等待50ms后重试
Thread.sleep(50);
getWithLock(key, jedis, lockKey, uniqueId, expireTime);
}
} catch (Exception e) {
log.error("getWithLock exception=" + e);
return value;
} finally {
redisService.releaseDistributedLock(jedis, lockKey, uniqueId);
}
}
return value;
}
这样做思路比较清晰,也从一定程度上减轻数据库压力,但是锁机制使得逻辑的复杂度增加,吞吐量也降低了,有点治标不治本。
2. "提前"使用互斥锁(mutex key):
在value内部设置1个超时值(timeout1), timeout1比实际的memcache timeout(timeout2)小。当从cache读取到timeout1发现它已经过期时候,马上延长timeout1并重新设置到cache。然后再从数据库加载数据并设置到cache中。伪代码如下:
v = memcache.get(key);
if (v == null) {
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();
}
} else {
if (v.timeout <= now()) {
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
// extend the timeout for other threads
v.timeout += 3 * 60 * 1000;
memcache.set(key, v, KEY_TIMEOUT * 2);
// load the latest value from db
v = db.get(key);
v.timeout = KEY_TIMEOUT;
memcache.set(key, value, KEY_TIMEOUT * 2);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
sleep(50);
retry();
}
}
}
3、接口限流与熔断、降级
重要的接口一定要做好限流策略,防止用户恶意刷接口,同时要降级准备,当接口中的某些服务不可用时候,进行熔断,失败快速返回机制。