目錄

• • • 緩存穿透
    • 解決方案
    • • 緩存空對象
      • 布隆過濾器
    • 緩存擊穿
    • 解決方案
    • • 對訪問數據庫的操作加鎖
      • 提前緩存熱點數據，設置熱點數據永不過期
    • 緩存雪崩
    • 解決方案
    • • Redis高可用
      • 限流降級
      • 數據預熱
      • 設置合理的過期時間
    • 參考

緩存穿透

指的是對某個一定不存在的數據進行請求，該請求將會穿透緩存到達數據庫。
如：用戶查詢一個 id = -1 的商品信息，一般數據庫 id 值都是從 1 開始自增，很明顯這條信息是不在數據庫中，當沒有信息返回時，會一直向數據庫查詢，給當前數據庫的造成很大的訪問壓力。

解決方案

• 緩存空對象

  緩存空對象是指一個請求發送過來，如果此時緩存中和數據庫都不存在這個請求所要查詢的相關信息，那么數據庫就會返回一個空對象，并將這個空對象和請求關聯起來存到緩存中，當下次還是這個請求過來的時候，這時緩存就會命中，就直接從緩存中返回這個空對象，這樣可以減少訪問數據庫的壓力，提高當前數據庫的訪問性能。
  
  缺點：可能會緩存大量空對象，浪費內存，可以通過設置過期時間解決

• 布隆過濾器

  布隆過濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量(位圖)和一系列隨機映射函數（哈希函數）。
  布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。
  布隆過濾器詳細介紹
  使用流程:
  （1）將數據庫所有的數據加載到布隆過濾器
  （2）查布隆過濾器（如果未命中直接結束）
  （3）查Redis緩存數據（如果未命中查詢數據庫 ）
  （4）查詢數據庫
  

緩存擊穿

緩存擊穿是指有某個經常被查詢的key在緩存過期后或一個未被緩存的key，突然接受到大量有關這個key的訪問請求，這樣會導致大并發請求直接穿透緩存，請求數據庫，瞬間對數據庫的訪問壓力增大。

緩存擊穿的原因：

• 一個“冷門”（未緩存）的key，突然被大量用戶請求訪問。
• 一個“熱門”key，在緩存中時間恰好過期，這時有大量用戶來進行訪問。
  

解決方案

• 對訪問數據庫的操作加鎖

  當key要查詢數據庫的時候加上一把鎖，這時只能讓第一個請求進行查詢數據庫，然后把從數據庫中查詢到的值存儲到緩存中，對于剩下的相同的key，可以直接從緩存中獲取即可。

  • 單機環境下：使用Lock、Synchronized 加鎖
  • 分布式環境下使用分布式鎖，如：基于數據庫、基于Redis或者zookeeper 的分布式鎖。

• 提前緩存熱點數據，設置熱點數據永不過期

緩存雪崩

緩存雪崩是指在某一個時間段內，緩存集中過期失效，如果這個時間段內有大量請求，而查詢數據量巨大，所有的請求都會達到存儲層，存儲層的調用量會暴增，引起數據庫壓力過大甚至宕機。

緩存雪崩的原因：

• Redis宕機
• 大量熱點數據同時過期

解決方案

• Redis高可用

  搭建Redis集群(哨兵模式)，減少Redis宕機的可能

• 限流降級

  在緩存失效后，通過加鎖或者隊列來控制讀數據庫寫緩存的線程數量，對某個key只允許一個線程查詢數據和寫緩存，其他線程等待。

• 數據預熱

  在正式部署之前，先把可能的數據先預先訪問一遍，這樣部分可能大量訪問的數據就會加載到緩存中。在即將發生大并發訪問前手動觸發加載緩存不同的key。

• 設置合理的過期時間

  為了防止緩存在同一時間大面積過期導致的緩存雪崩，可以通過觀察用戶行為，合理設置緩存過期時間來實現；

參考

Redis的緩存了解嗎？
Cyc2018

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Redis学习之缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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