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redis缓存雪崩和缓存穿透的解决方法

redis缓存雪崩和缓存穿透的怎么解决?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存不命中,并且出于容错考虑,如果从数据库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数据库去查询,失去了缓存的意义。即请求的数据在缓存大量不命中,导致请求走数据库。

redis缓存雪崩和缓存穿透的解决方法

解决方案

布隆过滤

对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免了对底层存储系统的查询压力;

缓存空对象

当存储层不命中后,即使返回的空对象也将其缓存起来,同时会设置一个过期时间,之后再访问这个数据将会从缓存中获取,保护了后端数据源;

但是这种方法会存在两个问题:

如果空值能够被缓存起来,这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键,因为这当中可能会有很多的空值的键;

即使对空值设置了过期时间,还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致,这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存雪崩

我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,将已经过期的键值对删除,它采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。

如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了。这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中。

Redis挂掉了,请求全部走数据库。
对缓存数据设置相同的过期时间,导致某段时间内缓存失效,请求全部走数据库。

redis缓存雪崩和缓存穿透的解决方法

解决方案

保证缓存层服务高可用性

即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉,依然可以提供服务,比如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。

依赖隔离组件为后端限流并降级

在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。

数据预热

可以通过缓存reload机制,预先去更新缓存,再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间点尽量均匀。

看完上述内容,你们掌握redis缓存雪崩和缓存穿透的解决方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!


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