Redis缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩

2024-01-02 10:16:35

Redis缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩

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1. 缓存穿透

查询一个不存在的数据,mysql中查询不到也不会写入缓存,导致每次请求都要查mysql

例:get请求 api/products/getById/1001
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1.1 解决方案1:缓存空数据

查询返回的数据为空,仍把这个数据进行缓存{key:1, value: null}

优点:实现简单
缺点:消耗内存可能会发生不一致情况

1.2 解决方案2:使用布隆过滤器

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优点:内存占用少
缺点:实现负责,存在误判

1.2.1 布隆过滤器介绍

bitmap(位图):是一个以(bit)为单位的数组,数组中每个单元只能存储二进制数0或1
作用:检索一个元素是否存在一个集合中
实现:
1) 存储数据:id为1的数据,通过多个hash函数获取hash值,根据hash计算数组对应位置改为1
2) 查询数据:使用相同hash函数获取hash值,判断对应位置是否都为1
使用Guava或者Redisson实现布隆过滤器
误判率:数组越小,误判率越大,数组越大误判率越小,但是同时带来更多的内存消耗。

2. 缓存击穿

给某个key设置了过期时间,当key过期时候,对这个key有大量的并发请求进来,瞬间把mysql压垮

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2.1 解决方案1:互斥锁

互斥锁,数据强一致,性能差

2.2 解决方案2:逻辑过期

高可用,性能优,不能保证数据绝对一致。
实现:{“id”:“1”,“title”:“xx项目”,“expire”:156414365},请求时候先检查逻辑过期时间,如果过期,就加互斥锁,生成新的线程来处理写缓存逻辑过期时间重置问题,当前线程返回过期数据;如果加互斥锁失败,就直接返回过期数据。

3. 缓存雪崩

同一时间大量的缓存key同时过期或者Redis服务宕机,导致大量的请求到达mysql,给mysql带来巨大压力

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3.1 解决方案

  • 利用Redis集群提高服务的可用性 哨兵模式、分片集群模式
  • 给业务添加多级缓存 Guava或Caffeine
  • 给缓存业务添加降级限流策略 nginx或SpringCloud Gateway
  • 给不同的key的TTL添加随机值

文章来源:https://blog.csdn.net/stormkai/article/details/135331429
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