redis缓存击穿、穿透、雪崩 - 测试发布

redis缓存击穿、穿透、雪崩 - 测试发布

@缓存穿透：应用服务器压力变大，请求访问redis命中率降低，
原因：出现很多不正常url访问，redis查询不到数据，然后直接访问数据库，造成数据库宕机
解决方法：对空值缓存，对key进行加锁。
设置可访问的白名单 使用bitmaps类型的定义一个
可以访问的名单，名单id作为偏移量
每次访问和bitmaps里面的id进行比较，
如果不存在则进行拦截。
采用布隆过滤器 是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数（哈希函数）。
进行实时监控：当发现redis命中率急剧降低，排查访问对象和数据设置黑名单。
@缓存击穿：解释一：现象数据库访问压力瞬时增加，redis里面没有出现大量的key过期，redis正常运行。
redsi中某个key刚过期了，但是这一时刻大量的访问使用这个key，造成瞬时都去访问数据库。
解释二：缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，
同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力
解决方法：某个key在某个时间点被超高并发访问，是一个热点数据这时就会可能被击穿。
1.预先设置热门数据，把这些key的时长延长。
2.让运维现场实时调控key的时长
3.使用锁 就是在缓存失效的时候（判断拿出的值是否为空），不是立即去加载数据
先使用缓存工具某些带成功操作返回值的操作

@缓存雪崩：缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。
和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。
解决方案：
1.缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
2.如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
3.设置数据永远不过期。

@redis分布式锁：缓存数据库由单机部署演化为分布式集群系统后，将使并发控制锁策略失效，
所以需要一种夸jvm的互斥锁来控制共享资源的访问，这就是分布式锁。
实现方案：1.基于数据库实现
2.基于缓存redis
3.基于zookeeper

	  详解redis分布式锁：方法一：使用命令setnx key value ，只有del删掉别的系统才可以使用。
	                             可以设置过期时间 expire key time（秒）
						 方法二：也可以上锁同时设置过期时间：set key value nx ex time（秒）（nx 下一个，ex过期时间）
						
						使用uuid和lua脚本两种方法，在对同一个数据执行多次操作时，限制其按顺序执行。
		分布式锁的成立条件：1.互斥性，同一时刻只有一个客户端持有锁。
							2.不会发生死锁，即使有一个客户端在持有锁期间崩溃而没有主动解锁，
							  也能保证后续其他客户端也能加锁。
							3.同一性，加锁和解锁必须是同一个客户端，不能把别的客户端解锁。
							4.原子性，加锁解锁必须具有原子性。
							
							
		a客户端				               b客户端
    1.上锁								1.上锁
	2.具体操作							2.具体操作
	3.释放锁del							3.a释放了b的锁
	  (1)比较uuid一样
	  (2)执行删除，正要删除，
	     还没删除，锁过期，自动释放
	  (3)删除操作		

@缓存穿透和缓存击穿区别：
缓存穿透是访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。
缓存击穿是访问一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，
这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。

@缓存雪崩和缓存击穿的区别：
缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。