一.緩存穿透

緩存穿透概念

緩存穿透是指查詢一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫(kù)沒有，自然在緩存中也不會(huì)有。導(dǎo)致用戶查詢的時(shí)候，在緩存中找不到對(duì)應(yīng)key的value，每次都要去數(shù)據(jù)庫(kù)再查詢一遍，如果從存儲(chǔ)層查不到數(shù)據(jù)則不寫入緩存，這將導(dǎo)致這個(gè)不存在的數(shù)據(jù)每次請(qǐng)求都要到存儲(chǔ)層去查詢，失去了緩存的意義。在流量大時(shí)，可能DB就掛掉了，要是有人利用不存在的key頻繁攻擊我們的應(yīng)用，這就是漏洞。

緩存穿透解決方案

有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題。

緩存空值

如果一個(gè)查詢返回的數(shù)據(jù)為空（不管是數(shù)據(jù)不存在，還是系統(tǒng)故障）我們?nèi)匀话堰@個(gè)空結(jié)果進(jìn)行緩存，但它的過期時(shí)間會(huì)很短，最長(zhǎng)不超過5分鐘。通過這個(gè)設(shè)置的默認(rèn)值存放到緩存，這樣第二次到緩存中獲取就有值了，而不會(huì)繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)庫(kù)。

采用布隆過濾器BloomFilter

在緩存之前加一層BloomFilter，將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個(gè)足夠大的bitmap中，一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)會(huì)被這個(gè)bitmap攔截掉，從而避免了對(duì)底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢壓力。在查詢的時(shí)候先去BloomFilter去查詢key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查詢緩存，緩存中沒有再去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)BloomFilter有興趣的可以看我的另一篇文章教你用BitMap排序、查找和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。

二.緩存雪崩

緩存雪崩概念

緩存雪崩是指在我們?cè)O(shè)置緩存時(shí)采用了相同的過期時(shí)間，導(dǎo)致緩存在某一時(shí)刻同時(shí)失效，所有原本應(yīng)該訪問緩存的請(qǐng)求都去查詢數(shù)據(jù)庫(kù)了，而對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)CPU和內(nèi)存造成巨大壓力，嚴(yán)重的會(huì)造成數(shù)據(jù)庫(kù)宕機(jī)。

緩存雪崩解決方案

設(shè)置不同的過期時(shí)間，讓緩存失效的時(shí)間點(diǎn)盡量均勻

在原有的失效時(shí)間基礎(chǔ)上增加一個(gè)隨機(jī)值，比如1-5分鐘隨機(jī)，這樣每一個(gè)緩存的過期時(shí)間的重復(fù)率就會(huì)降低，就很難引發(fā)集體失效的事件。

考慮用隊(duì)列或者鎖讓程序執(zhí)行在壓力范圍之內(nèi)，當(dāng)然這種方案可能會(huì)影響并發(fā)量；

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)可以考慮不失效。

三.緩存擊穿

緩存擊穿概念

在平常高并發(fā)的系統(tǒng)中，大量的請(qǐng)求同時(shí)查詢一個(gè)key，此時(shí)這個(gè)key正好失效了，就會(huì)導(dǎo)致大量的請(qǐng)求都打到數(shù)據(jù)庫(kù)上面去，造成數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求量過大，壓力劇增，這種現(xiàn)象我們稱為緩存擊穿。

緩存擊穿解決方案

使用互斥鎖(mutex key)

業(yè)界比較常用的做法，是使用mutex。簡(jiǎn)單地來說，就是在緩存失效的時(shí)候（判斷拿出來的值為空），不是立即去load db，而是先使用緩存工具的某些帶成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者M(jìn)emcache的ADD）去set一個(gè)mutex key，當(dāng)操作返回成功時(shí)，再進(jìn)行l(wèi)oad db的操作并回設(shè)緩存，否則，就重試整個(gè)get緩存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的縮寫，也就是只有不存在的時(shí)候才設(shè)置，可以利用它來實(shí)現(xiàn)鎖的效果。

redis2.6.1之前版本未實(shí)現(xiàn)setnx的過期時(shí)間，這里給出兩種版本代碼參考：

//2.6.1之前 String get(String key) { String value = redis.get(key); if (value == null) { if (redis.setnx(key_mutex, "1")) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash redis.expire(key_mutex, 3 * 60) value = db.get(key); redis.set(key, value); redis.delete(key_mutex); } else { //其他線程休息50毫秒后重試 Thread.sleep(50); get(key); } } } //2.6.1之后 String get(key) {String value = redis.get(key);if (value == null) { //代表緩存值過期//設(shè)置3min的超時(shí)，防止del操作失敗的時(shí)候，下次緩存過期一直不能load dbif (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { //代表設(shè)置成功value = db.get(key);redis.set(key, value, expire_secs);redis.del(key_mutex);} else { //這個(gè)時(shí)候代表同時(shí)候的其他線程已經(jīng)load db并回設(shè)到緩存了，這時(shí)候重試獲取緩存值即可sleep(50);get(key); //重試}} else {return value; }}

永遠(yuǎn)不過期

這里的“永遠(yuǎn)不過期”包含兩層意思：

從redis上看，確實(shí)沒有設(shè)置過期時(shí)間，這就保證了，不會(huì)出現(xiàn)熱點(diǎn)key過期問題，也就是“物理”不過期；

從功能上看，如果不過期，那不就成靜態(tài)的了嗎？所以我們把過期時(shí)間存在key對(duì)應(yīng)的value里，如果發(fā)現(xiàn)要過期了，通過一個(gè)后臺(tái)的異步線程進(jìn)行緩存的構(gòu)建，也就是“邏輯”過期。

String get(final String key) { V v = redis.get(key); String value = v.getValue(); long timeout = v.getTimeout(); if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) { // 異步更新后臺(tái)異常執(zhí)行 threadPool.execute(new Runnable() { public void run() { String keyMutex = "mutex:" + key; if (redis.setnx(keyMutex, "1")) { // 3 min timeout to avoid mutex holder crash redis.expire(keyMutex, 3 * 60); String dbValue = db.get(key); redis.set(key, dbValue); redis.delete(keyMutex); } } }); } return value; }

從實(shí)戰(zhàn)看，這種方法對(duì)于性能非常友好，唯一不足的就是構(gòu)建緩存時(shí)候，其余線程(非構(gòu)建緩存的線程)可能訪問的是老數(shù)據(jù)，但是對(duì)于一般的互聯(lián)網(wǎng)功能來說這個(gè)還是可以忍受。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Redis专题-缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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