【Redis】缓存问题小记

文章目录

    • 1、缓存模型和思路
      • 1.1、缓存更新策略
      • 1.2、具体实现思路
    • 2、缓存穿透问题
      • 2.1、方案分析
      • 2.2、缓存空对象实现思路
      • 2.3、小总结
    • 3、缓存雪崩
    • 4、缓存击穿
      • 4.1、方案分析
        • 4.1.1、互斥锁
        • 4.1.2、逻辑过期
        • 4.1.3、方案对比
      • 4.2、互斥锁实现思路
      • 4.3、逻辑过期实现思路

1、缓存模型和思路

标准的操作方式就是查询数据库之前先查询缓存,如果缓存数据存在,则直接从缓存中返回,如果缓存数据不存在,再查询数据库,然后将数据存入redis。

1.1、缓存更新策略

假设我们每次操作数据库后,都操作缓存,但是中间如果没有人查询,那么这个更新动作实际上只有最后一次生效,中间的更新动作意义并不大,我们可以把缓存删除,等待再次查询时,将缓存中的数据加载出来

  • 删除缓存还是更新缓存?

    • 更新缓存:每次更新数据库都更新缓存,无效写操作较多
    • 删除缓存:更新数据库时让缓存失效,查询时再更新缓存
  • 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败?

    • 单体系统,将缓存与数据库操作放在一个事务
    • 分布式系统,利用TCC等分布式事务方案

应该具体操作缓存还是操作数据库,我们应当是先操作数据库,再删除缓存,原因在于,如果你选择第一种方案,在两个线程并发来访问时,假设线程1先来,他先把缓存删了,此时线程2过来,他查询缓存数据并不存在,此时他写入缓存,当他写入缓存后,线程1再执行更新动作时,实际上写入的就是旧的数据,新的数据被旧数据覆盖了。

  • 先操作缓存还是先操作数据库?
    • 先删除缓存,再操作数据库
    • 先操作数据库,再删除缓存

【Redis】缓存问题小记_第1张图片

1.2、具体实现思路

【Redis】缓存问题小记_第2张图片

目前存在缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿问题

2、缓存穿透问题

2.1、方案分析

缓存穿透 :缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,这样缓存永远不会生效,这些请求都会打到数据库。

常见的解决方案有两种:

  • 缓存空对象
    • 优点:实现简单,维护方便
    • 缺点:
      • 额外的内存消耗
      • 可能造成短期的不一致
  • 布隆过滤
    • 优点:内存占用较少,没有多余key
    • 缺点:
      • 实现复杂
      • 存在误判可能

**缓存空对象思路分析:**当我们客户端访问不存在的数据时,先请求redis,但是此时redis中没有数据,此时会访问到数据库,但是数据库中也没有数据,这个数据穿透了缓存,直击数据库,我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高,如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据,这些请求就都会访问到数据库,简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在,我们也把这个数据存入到redis中去,这样,下次用户过来访问这个不存在的数据,那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了

布隆过滤:布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题,通过一个庞大的二进制数组,走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在,如果布隆过滤器判断存在,则放行,这个请求会去访问redis,哪怕此时redis中的数据过期了,但是数据库中一定存在这个数据,在数据库中查询出来这个数据后,再将其放入到redis中,

假设布隆过滤器判断这个数据不存在,则直接返回

这种方式优点在于节约内存空间存在误判,误判原因在于:布隆过滤器走的是哈希思想,只要哈希思想,就可能存在哈希冲突

【Redis】缓存问题小记_第3张图片

2.2、缓存空对象实现思路

【Redis】缓存问题小记_第4张图片

2.3、小总结

缓存穿透产生的原因是什么?

  • 用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在,不断发起这样的请求,给数据库带来巨大压力

缓存穿透的解决方案有哪些?

  • 缓存null值
  • 布隆过滤
  • 增强id的复杂度,避免被猜测id规律
  • 做好数据的基础格式校验
  • 加强用户权限校验
  • 做好热点参数的限流

3、缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。

解决方案:

  • 给不同的Key的TTL添加随机值
  • 利用Redis集群提高服务的可用性
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 给业务添加多级缓存

【Redis】缓存问题小记_第5张图片

4、缓存击穿

4.1、方案分析

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。

常见的解决方案有两种:

  • 互斥锁
  • 逻辑过期

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】缓存问题小记_第6张图片

4.1.1、互斥锁

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。

存在阻塞问题,存在死锁的隐患。

【Redis】缓存问题小记_第7张图片

4.1.2、逻辑过期

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:

  1. 线程1去查询缓存;
  2. 然后从value中判断出来当前的数据已经过期了;
  3. 线程1去获得互斥锁,那么其他线程会进行阻塞;
  4. 获得了锁的线程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;
  5. 而线程1直接进行返回;
  6. 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;
  7. 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

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4.1.3、方案对比

【Redis】缓存问题小记_第9张图片

4.2、互斥锁实现思路

【Redis】缓存问题小记_第10张图片

4.3、逻辑过期实现思路

【Redis】缓存问题小记_第11张图片

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