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redis系列缓存击穿穿透雪崩解决方案详解

前卫的架构师小D  前卫的架构师小D  2022-12-01  586

关键词：

文章目录

前言
一、击穿
二、穿透
三、雪崩
结尾

前言

众所周知，计算机的瓶颈之一就是IO，为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题，产生了缓存，将一些热点数据放在内存中，随用随取，降低连接到数据库的请求链接，避免数据库挂掉。需要注意的是，无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下，当缓存中某一个热点key失效。

一、击穿

1.介绍

缓存击穿就是在处于集中式高并发访问的情况下，当某个热点 key 在失效的瞬间，大量的请求在缓存中获取不到。瞬间击穿了缓存，所有请求直接打到数据库，就像是在一道屏障上击穿了一个洞。

2.产生原因

Key 过期
在 Redis 中，key 有过期时间。如果某一时刻（淘宝秒杀，双十一零点开始）key 失效，那么零点之后对某个 key 失效的商品的所有请求将会直接打到数据库上，很有可能倒是数据库崩掉，仅而造成整个服务的不可用。
Key 被内存淘汰机制淘汰
因为内存是有限的，时时刻刻都有新的缓存数据被放到内存中，而旧的数据被淘汰移除内存。如果开启了 Redis 的内存淘汰机制，Key 会存在被所设置的内存淘汰机制所淘汰的情况。

3.解决方案

让这个热点 key 不过期，即不设置失效时间(不推荐)
使用分布式锁，如果是单体应用的话使用互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据。

二、穿透

1.介绍

对于系统A，假设一秒 5000 个请求，结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击。
黑客发出的那 4000 个攻击，缓存中查不到，每次你去数据库里查，也查不到。

2.产生原因

举个例子。数据库 id 是从 1 开始的，结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话，缓存中不会有，请求每次都“视缓存于无物”，直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。

3.解决方案

规则排除
可以增加一些参数检验。例如数据库数据 id 一般都是递增的，如果请求 id = -10 这种参数，势必绕过Redis。避免这种情况，可以对用户真实性检验等操作。
null值填充
当缓存穿透时，redis存入一个类似null的值，下次访问则直接缓存返回空，当数据库中存在该数据的值则需要把redis存在的null值清除并载入新值，此方案不能解决频繁随机不规则的key请求。
一级二级缓存法/布隆过滤器
例如布隆过滤器、增强版布隆过滤器、布谷鸟过滤器（布隆过滤器会单独讲解）

三、雪崩

1.介绍

雪崩和击穿类似，不同的是击穿是一个热点 Key 某时刻失效，而雪崩是大量的热点 Key 在一瞬间失效。当大量缓存的过期时间相同时，缓存到达过期时间集体失效或者未加载到内存中，大量请求绕过缓存层直接访问数据库 load 数据，导致数据库频繁 IO，性能下降乃至宕机崩溃。

2.产生原因

key同时失效
redis崩溃

3.解决方案

优化缓存过期时间
设计缓存时，为每一个 key 选择合适的过期时间，避免大量的 key 在同一时刻同时失效，造成缓存雪崩。
使用分布式锁
保持缓存层的高可用性
使用Redis 哨兵模式或者Redis 集群部署方式，即便个别Redis 节点下线，整个缓存层依然可以使用。除此之外，还可以在多个机房部署 Redis，这样即便是机房死机，依然可以实现缓存层的高可用。

结尾

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