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Redis 缓存问题及解决

所有问题解决的关键就是尽少的访问数据库,或者避免太集中的访问。

一,缓存穿透(key在数据库不存在)


  • 当数据既不在缓存中,也不在数据库中,导致请求访问缓存没数据,访问数据库也没数据,即 每次都一穿到底
  • 当有大量这样的请求到来时,数据库的压力骤增。
解决:
  1. 对请求过滤:参数检查、黑名单、白名单等,直接拒绝。
  2. 缓存空值:对查询不存在的数据也缓存下来(值为null),并设置较短过期时间。
  3. 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(使用bitmaps实现):在写入数据库数据时,使用布隆过滤器做个标记,然后在用户请求发现缓存没有值时,查询布隆过滤器快速判断数据是否存在。

二,缓存击穿(热点key过期)


对于热点数据,当缓存失效的一瞬间,所有的请求都被下放到数据库去请求更新缓存,数据库被压垮。
解决:
  1. 访问数据库加分布式锁:获得锁的那个线程才能去访问数据库,并写回缓存,其他线程等待。
  2. 热点数据不过期:由后台异步更新缓存,或者在热点数据即将过期前,提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间。

三,缓存雪崩(大量key同时过期)


当大量缓存在同一时间过期,如果此时有大量的用户请求,瞬间所有的请求都被下放到数据库,数据库就崩掉了。
解决:
  1. 将缓存失效时间随机打散  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。
  2. 缓存设置为不过期  通过后台服务来更新缓存数据。

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