缓存常见问题以及解决方法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了缓存常见问题以及解决方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
缓存雪崩
如果缓存集中在一段时间内失效,发生大量的缓存穿透,所有的查询都落在数据库上,就造成了缓存雪崩。
如何解决缓存雪崩
如果缓存经常在一个时间消失,就要考虑key的过期时间是不是一样的,可以随机一下过期时间,避免缓存过期时间一起失效。
取缓存的时候加锁,这样可以保证不会大部分数据请求到缓存,但是限制的并发。
我们还是要保证缓存系统没有崩溃,比如你用redis,可以使它高可用,可以使用 主从+哨兵 ,Redis Cluster 来避免 Redis 全盘崩溃的情况。
如果你的系统第一次就可能会有很大的流量,可以考虑数据预热,就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统
缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。
如何解决缓存穿透
缓存空值,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障)我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短。更好的是让这个空值结果替我们去查数据库。
使用布隆过滤BloomFilter,优势就是占用内存空间很小,位存储;性能特别高,使用key的hash判断key存不存在,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap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,在缓存之前在加一层BloomFilter,在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在,如果不存在就直接返回,存在再去查询缓存,缓存中没有再去查询数据库。
缓存击穿
在平常高并发的系统中,大量的请求同时查询一个 key 时,此时这个key正好失效了,就会导致大量的请求都打到数据库上面去。这种现象我们称为缓存击穿。
如何解决缓存击穿
增加互斥锁,redis类似
public String get(key) {
String value = redis.get(key);
if (value == null) { //代表缓存值过期
//设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能load db
if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表设置成功
value = db.get(key);
redis.set(key, value, expire_secs);
redis.del(key_mutex);
} else { //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可
sleep(50);
get(key); //重试
}
} else {
return value;
}
}
如何保证缓存与数据库的双写一致
缓存和数据库都是分别更新的,我们没有办法保证这2个始终是一致的。但是我们可以追求最终一致。现在普遍的策略就是不要更新缓存,我们先删除缓存,然后更新数据库,可能发生的是删除缓存和更新数据库之间又有数据读缓存,这个时候可以采用延迟双删。
(1)先淘汰缓存
(2)再写数据库(这两步和原来一样)
(3)休眠x秒,再次淘汰缓存
这么做,可以将x秒内所造成的缓存脏数据,再次删除。x的时间与自己业务的时间相符。
参考
以上是关于缓存常见问题以及解决方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
SpringBoot整合Redis以及缓存穿透缓存雪崩缓存击穿的理解如何添加锁解决缓存击穿问题?分布式情况下如何添加分布式锁