如何避免缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透?

如何避免缓存雪崩

通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性,会给 Redis 里的数据设置过期时间,当缓存数据过期后,用户访问的数据如果不在缓存里,业务系统需要重新生成缓存,因此就会访问数据库,并将数据更新到 Redis 里,这样后续请求都可以直接命中缓存。

图片[1]-如何避免缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透?-不念博客
缓存雪崩

那么,当大量缓存数据在同一时间过期(失效)时,如果此时有大量的用户请求,都无法在 Redis 中处理,于是全部请求都直接访问数据库,从而导致数据库的压力骤增,严重的会造成数据库宕机,从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃,这就是缓存雪崩的问题。

对于缓存雪崩问题,我们可以采用两种方案解决。

  • 将缓存失效时间随机打散: 我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值(比如 1 到 10 分钟)这样每个缓存的过期时间都不重复了,也就降低了缓存集体失效的概率。
  • 设置缓存不过期: 我们可以通过后台服务来更新缓存数据,从而避免因为缓存失效造成的缓存雪崩,也可以在一定程度上避免缓存并发问题。

如何避免缓存击穿?

我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问,比如秒杀活动,这类被频地访问的数据被称为热点数据。

如果缓存中的某个热点数据过期了,此时大量的请求访问了该热点数据,就无法从缓存中读取,直接访问数据库,数据库很容易就被高并发的请求冲垮,这就是缓存击穿的问题。

图片[2]-如何避免缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透?-不念博客
缓存击穿

可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似,你可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。 应对缓存击穿可以采取前面说到两种方案:

  • 互斥锁方案(Redis 中使用 setNX 方法设置一个状态位,表示这是一种锁定状态),保证同一时间只有一个业务线程请求缓存,未能获取互斥锁的请求,要么等待锁释放后重新读取缓存,要么就返回空值或者默认值。
  • 不给热点数据设置过期时间,由后台异步更新缓存,或者在热点数据准备要过期前,提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间;

如何避免缓存穿透?

当发生缓存雪崩或击穿时,数据库中还是保存了应用要访问的数据,一旦缓存恢复相对应的数据,就可以减轻数据库的压力,而缓存穿透就不一样了。

当用户访问的数据,既不在缓存中,也不在数据库中,导致请求在访问缓存时,发现缓存缺失,再去访问数据库时,发现数据库中也没有要访问的数据,没办法构建缓存数据,来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时,数据库的压力骤增,这就是缓存穿透的问题。

图片[3]-如何避免缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透?-不念博客
缓存穿透

缓存穿透的发生一般有这两种情况:

  • 业务误操作,缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了,所以导致缓存和数据库中都没有数据;
  • 黑客恶意攻击,故意大量访问某些读取不存在数据的业务;

应对缓存穿透的方案,常见的方案有三种。

  • 非法请求的限制:当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候,也会发生缓存穿透,因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理,请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在,如果判断出是恶意请求就直接返回错误,避免进一步访问缓存和数据库。
  • 设置空值或者默认值:当我们线上业务发现缓存穿透的现象时,可以针对查询的数据,在缓存中设置一个空值或者默认值,这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值,返回给应用,而不会继续查询数据库。
  • 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在,避免通过查询数据库来判断数据是否存在:我们可以在写入数据库数据时,使用布隆过滤器做个标记,然后在用户请求到来时,业务线程确认缓存失效后,可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在,如果不存在,就不用通过查询数据库来判断数据是否存在,即使发生了缓存穿透,大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器,而不会查询数据库,保证了数据库能正常运行,Redis 自身也是支持布隆过滤器的。
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