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前言
在今天的互联网里,高并发
、大数据量
、大流量
已经成为了代言词,那么我们的系统
也承受着巨大的压力
,首当其冲的解决方案就是redis
。
那么redis使用不当就会产生雪崩
、穿透
、击穿
等问题,这也是考验一个程序员技术能力
的时刻。
当然面试的时候,这也是高频面试题
,几乎大厂都会问到。下面跟着贴心老哥
一起来看看这些技术吧。
缓存雪崩
举例
双十一期间,所有用户一打开淘宝就是进入首页
,首页的压力非常大,为了提高并发,将网站首页数据
都缓存到redis
里,所有的redis key失效时间
都是3小时
。
双十一当天大量用户剁手狂欢
,这时候3个小时过去了,redis里首页的key缓存全部失效
,这时候redis里查询不到数据了,只能去数据库
中查询,造成数据库无法响应挂掉
。
用户进不去首页没法剁手了,马爸爸
就不开心
了,把这个程序员外派到非洲
了。
一句话总结
在高并发
下,大量缓存key在同一时间失效
,大量请求直接落在数据库上,导致数据库宕机。
解决方案
- 随机设置key失效时间,避免大量key集体失效。
setRedis(Key,value,time + Math.random() * 10000);
若是集群部署,可将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能够避免key全部失效问题
不设置过期时间
跑定时任务,在缓存失效前刷进新的缓存
缓存穿透
举例
老哥做了一个网站火了
,动了别人的蛋糕,于是开始疯狂攻击
老哥的网站,由于老哥网络安全
方面学艺不精被人钻了空子。
某人用脚本疯狂的给老哥发送请求,查询 id = -1
的数据,redis并没有这样的数据,这时候就穿透redis
,直接打到了数据库
上。
半夜老哥在睡觉并没有察觉,他疯狂攻击老哥一晚上,结果把数据库
搞挂了,然后老哥的网站
也挂了。
一句话总结
redis缓存
和数据库
中没有相关数据(例用户直接携带id<=0
的参数不断发起请求),redis中没有这样的数据,无法进行拦截
,直接被穿透到数据库
,导致数据库压力过大宕机。
解决方案
对不存在的数据缓存到redis中,设置key,value值为null(不管是数据未null还是系统bug问题),并设置一个短期过期时间段,避免过期时间过长影响正常用户使用。
拉黑该IP地址
对参数进行校验,不合法参数进行拦截
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(位图)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。
缓存击穿
举例
双十一马爸爸
突发奇想,想拍卖
自己穿了20年的老布鞋
,并且附带本人签名,程序员将该鞋的信息存到了redis中,设置了3小时
过期。寻思3小时够他们抢了吧,但他低估了马爸爸的魅力。
该商品引起了一千万人关注,这些人不断的竞拍这双鞋,价格越拍越高,马爸爸乐开了花。
竞拍了2小时59
分,马上要拍到一个亿了,突然这双鞋在redis里的key数据过期了
,导致该key的大量请求,都打到了数据库,直接导致数据库挂掉了,服务无法响应。
竞拍到此结束,鞋没卖出去,马爸爸又不开心了,把这个程序员也外派到非洲
了。
一句话总结
某一个
热点key,在不停地扛着高并发,当这个热点key在失效的一瞬间
,持续的高并发访问就击破缓存
直接访问数据库,导致数据库宕机。
解决方案
设置热点数据"永不过期"
-
加上互斥锁:上面的现象是多个线程同时去查询数据库的这条数据,那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它
其他的线程走到这一步拿不到锁就等着,等第一个线程查询到了数据,然后将数据放到redis缓存起来。后面的线程进来发现已经有缓存了,就直接走缓存
最后总结
雪崩是大面积
的key缓存失效;穿透是redis里不存在
这个缓存key;击穿是redis某一个热点
key突然失效,最终的受害者都是数据库。
思考
未雨绸缪
:将redis、MySQL等搭建成高可用的集群,防止单点。
亡羊补牢
:服务中进行限流 + 降级,防止MySQL被打崩溃。
重振旗鼓
:Redis 持久化 RDB+AOF,宕机重启,自动从磁盘上加载数据,快速恢复缓存数据。