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一篇吃透Redis緩存穿透、雪崩、擊穿問(wèn)題

更新時(shí)間：2023年05月22日 11:33:30 作者：地大第一渣男

這篇文主要介紹了Redis緩存穿透，緩存雪崩，緩存擊穿的問(wèn)題解決方法，文中有詳細(xì)的圖文介紹，對(duì)大家了解Redis有一定的幫助,需要的朋友可以參考下

前言：在學(xué)Redis之前我們查詢數(shù)據(jù)的時(shí)候都是直接查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的，但是這樣會(huì)有一個(gè)潛在的問(wèn)題：“如果用戶量很大，所有請(qǐng)求都去訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，那么會(huì)使數(shù)據(jù)庫(kù)壓力過(guò)大，導(dǎo)致性能下降甚至宕機(jī)”。因此，我們需要把經(jīng)常訪問(wèn)的數(shù)據(jù)放到緩存中，這里我們用Redis作為緩存。

但是，使用Redis作為緩存的過(guò)程中我們一般如下，如下圖：我們查詢某個(gè)數(shù)據(jù)，前端發(fā)送請(qǐng)求到后端，后端根據(jù)請(qǐng)求去查詢數(shù)據(jù)，一開(kāi)始先去Redis中查有無(wú)這個(gè)數(shù)據(jù)，如果有則直接返回，沒(méi)有則去數(shù)據(jù)庫(kù)中查找并且將查找到的結(jié)果返回，如果數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有則返回錯(cuò)誤信息。

那么，在使用Redis作為緩存的過(guò)程中我們避免不了會(huì)遇到以下幾個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題：①Redis與數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。②緩存穿透。③緩存雪崩。④緩存擊穿。

我們先來(lái)說(shuō)①緩存與數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)一致性問(wèn)題。

對(duì)于Redis作為緩存我們有以下用法：①只讀緩存。②讀寫(xiě)緩存。

只讀緩存是指對(duì)于修改數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們只對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行修改，同時(shí)刪除緩存，這樣我們永遠(yuǎn)能保證數(shù)據(jù)庫(kù)中有最新的數(shù)據(jù)，但是這樣每次修改數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們查找該數(shù)據(jù)的時(shí)候都需要查找一次數(shù)據(jù)庫(kù)，因此性能會(huì)有所降低。

讀寫(xiě)緩存是指我們修改數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)彺娴臄?shù)據(jù)也直接進(jìn)行修改，那么又可以分為兩種：①同步讀寫(xiě)②異步讀寫(xiě)。

同步讀寫(xiě)是指修改數(shù)據(jù)的時(shí)候同時(shí)修改緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)，并且通過(guò)事務(wù)的特性保證二者數(shù)據(jù)一致性，但是由于緩存的速度遠(yuǎn)快于數(shù)據(jù)庫(kù)的速度，因此性能還是會(huì)有一定的限制。

異步讀寫(xiě)是指我們每次修改數(shù)據(jù)都是在緩存中修改，每隔一段時(shí)間將緩存中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中，這樣每次修改的時(shí)間只是修改緩存數(shù)據(jù)的時(shí)間，性能大大提高。但是這樣會(huì)存在一個(gè)隱患：“當(dāng)Redis突發(fā)情況宕機(jī)的時(shí)候，數(shù)據(jù)還沒(méi)來(lái)得及導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)，那么這段時(shí)間還沒(méi)保存進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)就會(huì)丟失”，因此一致性無(wú)法保證。

然后我們來(lái)說(shuō)說(shuō)②緩存穿透。由我們Redis作為緩存的流程圖可以知道：我們每次查詢數(shù)據(jù)的時(shí)候都是先查詢緩存，查詢不到再查數(shù)據(jù)庫(kù)，如果數(shù)據(jù)庫(kù)中也查詢不到則返回錯(cuò)誤信息。

那么，對(duì)于一個(gè)查詢不到的數(shù)據(jù)，如果有心懷不軌的人，寫(xiě)一個(gè)程序，多線程并發(fā)的無(wú)限查詢這個(gè)數(shù)據(jù)，那么我們每次都需要訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)性能下降甚至宕機(jī)，這就是緩存穿透。

那么，我們?nèi)绾蝸?lái)解決緩存穿透呢？這里我們說(shuō)兩種方法：

方法一：Redis緩存中存儲(chǔ)空值。我們可以知道，緩存穿透是由于某些不存在的數(shù)據(jù)，每次查詢，我們?cè)诰彺嬷卸疾檎也坏皆摂?shù)據(jù)，因此每次都需要去訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。那么我們可以不可以對(duì)于這些數(shù)據(jù)也存入緩存中呢？這樣我們每次查找這些數(shù)據(jù)，就只會(huì)第一次查找數(shù)據(jù)庫(kù)，后面都是查找緩存了。那么有人會(huì)問(wèn)了？“咦，不存在的數(shù)據(jù)怎么查找呢？”所以我們這邊是將某個(gè)不存在的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在緩存中，并且存儲(chǔ)的值為空字符串（也可以是其他的，這里取決于你與前端兄弟的約定）。如下圖：

因此，這樣我們對(duì)于這些惡意數(shù)據(jù)，就只能“騷擾”我們的寶貝數(shù)據(jù)庫(kù)一次了，便解決了緩存穿透的問(wèn)題，那么還有一個(gè)疑問(wèn)就是：如果將來(lái)這些數(shù)據(jù)有了，但是每次查詢的時(shí)候緩存都直接返回空不是嘛？不會(huì)的，因?yàn)槲覀円院髮?duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)插入數(shù)據(jù)的同時(shí)會(huì)對(duì)Redis緩存進(jìn)行一個(gè)Set，這個(gè)Set數(shù)據(jù)的操作會(huì)直接覆蓋原有不存在的數(shù)據(jù)，因此并不會(huì)出現(xiàn)這種問(wèn)題。

方法二：布隆過(guò)濾器。大致就是在前端頁(yè)面和緩存直接多了一個(gè)布隆過(guò)濾器

布隆過(guò)濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實(shí)際上是一個(gè)很長(zhǎng)的二進(jìn)制向量和一系列隨機(jī)映射函數(shù)。布隆過(guò)濾器可以用于檢索一個(gè)元素是否在一個(gè)集合中。它的優(yōu)點(diǎn)是空間效率和查詢時(shí)間都比一般的算法要好的多，缺點(diǎn)是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難。布隆過(guò)濾器可以告訴我們 “某樣?xùn)|西一定不存在或者可能存在”，也就是說(shuō)布隆過(guò)濾器說(shuō)這個(gè)數(shù)不存在則一定不存，布隆過(guò)濾器說(shuō)這個(gè)數(shù)存在可能不存在。

③緩存雪崩，什么是緩存雪崩呢？緩存雪崩指的是在同一時(shí)間大量Redis緩存中存儲(chǔ)的key過(guò)期或者Redis服務(wù)器直接宕機(jī)，并且大量的請(qǐng)求查詢這些數(shù)據(jù)的時(shí)候，會(huì)導(dǎo)致大量請(qǐng)求一窩蜂的涌向數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)壓力過(guò)大，性能下降甚至宕機(jī)。那么如何解決緩存雪崩呢？

對(duì)于情況一：大量key同時(shí)過(guò)期，這里說(shuō)幾種解決方法：

①設(shè)置緩存key過(guò)期時(shí)間可以隨機(jī)設(shè)置，這樣不會(huì)使得大量的key同一時(shí)間段內(nèi)過(guò)期。

②服務(wù)降級(jí)：指的是對(duì)于一些非核心數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)（比如查詢一些無(wú)關(guān)緊要的數(shù)據(jù)時(shí)）我們可以預(yù)先設(shè)置一些值，當(dāng)無(wú)法訪問(wèn)緩存的時(shí)候，這些數(shù)據(jù)不會(huì)直接查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，而是返回預(yù)先設(shè)置的值，比如一些錯(cuò)誤信息。

對(duì)于情況二：Redis服務(wù)器直接宕機(jī)，這里說(shuō)幾種解決方法：

①搭建Redis服務(wù)集群：嘗試構(gòu)建 Redis 的高可用集群，比如當(dāng)某主節(jié)點(diǎn)掛掉了，集群能夠馬上重新選出新的主節(jié)點(diǎn)。

②業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)服務(wù)熔斷或者請(qǐng)求限流機(jī)制：

服務(wù)熔斷：如果監(jiān)聽(tīng)到發(fā)生了緩存雪崩，直接暫停對(duì)緩存服務(wù)的請(qǐng)求，但是這種對(duì)業(yè)務(wù)的影響比較大；

服務(wù)限流：可以在入口做限流，不要讓所有的請(qǐng)求都流入到后端的服務(wù)中；

④緩存擊穿：緩存雪崩指的是大量數(shù)據(jù)無(wú)法從Redis查詢到，而同時(shí)去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致，緩存擊穿則是某些熱點(diǎn)key，比如雙十一搶蘋(píng)果手機(jī)，如果突然間Redis緩存對(duì)于這個(gè)數(shù)據(jù)過(guò)期了，那么這一瞬間大量搶蘋(píng)果手機(jī)的請(qǐng)求都會(huì)去訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)性能下降甚至宕機(jī)這里我們講兩種解決方法：①Redis互斥鎖。②緩存數(shù)據(jù)邏輯過(guò)期。

方法一：Redis互斥鎖。以上我們知道：對(duì)于某個(gè)熱點(diǎn)key失效的時(shí)候，由于大量查詢?cè)摂?shù)據(jù)的請(qǐng)求在緩存中查找不到，因此同時(shí)查找數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致。那么我們只需要對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)設(shè)置一個(gè)互斥鎖，當(dāng)在訪問(wèn)不到緩存的時(shí)候，只有一個(gè)線程能夠去訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，其他線程等待，

這樣就解決了以上的問(wèn)題。

但是這樣會(huì)導(dǎo)致一個(gè)問(wèn)題：那就是由于其他線程都要等待，會(huì)導(dǎo)致性能下降，要等那個(gè)拿到互斥鎖的線程查詢完數(shù)據(jù)庫(kù)，并且返回?cái)?shù)據(jù)到緩存中才能查到數(shù)據(jù)。

方法二：緩存的數(shù)據(jù)邏輯過(guò)期。我們知道，緩存擊穿是由于熱點(diǎn)key過(guò)期導(dǎo)致去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，那么我們可以這樣想：如果這些熱點(diǎn)key只是邏輯過(guò)期（邏輯過(guò)期指雖然過(guò)期了，但是還是在緩存里面不會(huì)刪除，但是程序會(huì)知道是已過(guò)期的數(shù)據(jù)，會(huì)訪問(wèn)一次數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新），那么不就解決了嗎？因此邏輯過(guò)期的解決思路是：對(duì)于這些熱點(diǎn)key，先查詢緩存，如果沒(méi)過(guò)期則直接返回，如果過(guò)期了則開(kāi)一個(gè)新的線程

去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，而查詢數(shù)據(jù)庫(kù)過(guò)程中訪問(wèn)緩存的請(qǐng)求直接返回舊數(shù)據(jù)即可。