redis高并发问题以及解决方案

文章目录

  • 1.高并发读操作问题
    • 1.1缓存穿透
    • 1.2缓存击穿
    • 1.3缓存雪崩
  • 2.高并发写问题
    • 2.1数据库双写不一致问题
    • 2.2双写不一致问题解决方案
      • 2.2.1延时双删
      • 2.2.2队列
      • 2.2.3分布式锁

1.高并发读操作问题

1.1缓存穿透

指访问一个缓存和数据库中都不存在的key,由于这个key在缓存中不存在,则会到数据库中查询,数据库中也不存在该key,无法将数据添加到缓存中,所以每次都会访问数据库导致数据库压力增大。

  • 解决方法
  1. 将空key添加到缓存中。
  2. 一般对于这种访问可能由于遭到攻击引起,可以对请求进行身份鉴权、数据合法行校验等。

1.2缓存击穿

指大量请求访问缓存中的一个key时,该key过期了,导致这些请求都去直接访问数据库,短时间大量的请求可能会将数据库击垮。

  • 解决方法
  1. 添加互斥锁或分布式锁,让一个线程去访问数据库,将数据添加到缓存中后,其他线程直接从缓存中获取。
  2. 热点数据key不过期,定时更新缓存,但如果更新出问题会导致缓存中的数据一直为旧数据。

1.3缓存雪崩

指在系统运行过程中,缓存服务宕机或大量的key值同时过期,导致所有请求都直接访问数据库导致数据库压力增大。

  • 解决方法
  1. 将key的过期时间打散,避免大量key同时过期。
  2. 对缓存服务做高可用处理
  3. 加互斥锁,同一key值只允许一个线程去访问数据库,其余线程等待写入后直接从缓存中获取。

2.高并发写问题

2.1数据库双写不一致问题

  • 正常请求(双写)
    redis高并发问题以及解决方案_第1张图片
  • 异常情况, 场景1, 更新缓存
    redis高并发问题以及解决方案_第2张图片
  • 正常情况下(写,读)

redis高并发问题以及解决方案_第3张图片
缓存和数据库数据不一致问题情况2
redis高并发问题以及解决方案_第4张图片

2.2双写不一致问题解决方案

2.2.1延时双删

修改完数据库数据之后删除对应缓存,延时时候再删缓存

2.2.2队列

采用队列的方式将并行请求转换成串行(影响性能)

2.2.3分布式锁

Redis实现分布式锁的7种方案,及正确使用姿势!

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