来说说缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩都是什么?怎么解决?

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来说说缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩都是什么?怎么解决?

前言

看到题目就知道了,这又是我在面试中遇到的,最近面试,把我的博文质量感觉都提上来了。面一次试感觉够我总结一周的,但还是每次都能遇到知识盲点,那以后就当面试总结是个扫盲的过程吧。

缓存穿透

面试的时候就被问到了这个问题,具体描述就是,正常的请求都是先请求到缓存(就当我们的缓存是Redis吧),如果缓存中存在数据,就直接返回,如果缓存中不存在请求的数据,就查询数据库,然后将查询到的数据再放到缓存中。

那么如果现在有一堆的请求,在缓存中没有,数据库中也没有,怎么办?这种垃圾请求还特别多,而且因为是在数据库没有查询到,所以也不会被放到缓存中,这就是缓存穿透的场景。

大量的这种请求,最终会导致数据库压力剧增,最终就会将数据打垮,若是这个数据库是核心数据库,那么其他所有依赖这个库的接口都会报错。

例如,每次请求的参数都是id,而id是我们数据库里的自增主键,但是请求过来的参数要么是-1这种,要么就是特别大的一个数,反正就是不存在的数据。

解决缓存穿透

那么如何解决缓存穿透呢?

  • 首先最基本的就是要做参数校验,非法的参数就直接return,连缓存层都到不了。
  • 当请求的数据在穿过Redis后,数据库也返回空,这样的数据也可以存入到缓存中,然后过期时间可以设置一个比较短的时间,这样能够在一定程度上保障后端数据库的安全。
  • 可以使用Redis的布隆过滤器,这个工具可以有效的防止缓存穿透的发生,我们可以将一个参数是否存在保存为一个boolean值,然后需要一个bit就可以存储,这样的数据压缩到一个数据结构中,就是布隆过滤器的原理 。即节省存储空间,又能达到效果。

缓存击穿

我们在Redis存储的数据,主要是缓存的效果,目的是为了解决DB的压力,所以一些热点数据,都是先从缓存中获取的,当缓存中不存在的时候再从DB中获取然后再存入缓存。

但是如果一个高频的热点数据,在失效的一瞬间,它的大量请求就会直接打到DB上,这样在DB还没有返回数据给Redis的时候,DB承受了热点请求的压力,就好像缓存是一个水桶,然后突然水桶破了一个洞,直接冲垮了后面的堤坝(DB)。

解决缓存击穿

造成缓存击穿的原因是,在同一时刻从数据库中获取了大量数据,并且设置了相同的过期时间,这些缓存就会在同一时刻失效,这样就造成了缓存击穿的问题。

解决方案

  • 一些热点的数据,我们可以设置永不过期;或者是在访问数据的时候延长过期时间
  • 也可以用分布式锁,来锁住数据,保证同一时间只有一个线程能够获取数据,其他请求获取不到数据,只能等待,但是在高并发的场景下,这种方案,体验不太好,并且分布式锁的压力也会特别大

缓存雪崩

Redis中存储了很多的数据,但是有时候这些数据会出现,在同一个时刻批量过期的情况,因为有可能这些数据是批量插入的,所以他们的过期时间就会都在同一个时间。

正好在这个批量数据过期的时间点,大量的请求过来了,因为缓存数据过期了,所以没有命中缓存,直接请求到了数据库中。数据库的压力突然剧增,甚至有可能直接撑不住挂掉。然后有可能DBA会紧急重启DB,但是刚一恢复,新的请求立马又把DB打垮了。

也有可能就是Redis挂了,缓存都不能用了,请求也是直接打到了DB上,然后DB也是扛不住压力,直接挂掉。再恢复,再挂掉。

Redis中同一时刻大量的Key过期,那一瞬间和Redis不存在一样,还有Redis真的挂了的情况,这对服务和DB来说是灾难性的问题。

解决缓存雪崩

解决方案

  • 批量存入缓存的数据,我们可以为这些数据分别配置比较合理的过期时间,即使是随机分配过期时间也可以,避免同一时间失效。
  • 热点数据永不过期,更新操作时直接更新缓存,但是并不设置过期时间。
  • 当数据库缓存出问题时,可以采用降级措施,虽然是用DB顶上了请求,但是可以通过降级方案,保证某些数据在同一时刻只能有一个线程在查询数据库和写缓存,这样不至于把数据库给搞崩了。
  • 还有就是为了防止Redis挂了,导致的缓存雪崩,可以保证Redis的高可用,就是将Redis集群部署,然后将热点数据都分配到不同的节点上,这样就可以有效的防止雪崩的出现。

当说到Redis高可用的时候,面试有可能会继续问,怎么保证Redis在高可用的情况下,也就是集群中的数据同步时,而数据不会丢失等情况。

这个我准备下一篇来继续啃。

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