Redis相关问题及解决方案
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Redis的底层包含了很多的算法和解决方案,来解决一些特别的问题,比如对于缓存穿透,可以采用布隆过滤器来进行解决,同时还有面对庞大的数据访问时的防止击穿、防止雪崩等问题

缓存穿透

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用户查询一个数据,发现在Redis中没有,也就是缓存没有命中,于是向数据库发起查询,发现同样没有,本次查询失败。但是当这样的请求不断发起,就给数据库造成了很大的压力,就出现了缓存穿透

注意:是查不到导致

解决方案:

方案一:缓存空对象

当存储层没有命中,即使数据库返回空对象也进行缓存,同时设置过期时间,存在问题:

  • 意味着会存储更多的空值对象,浪费空间
  • 对于实时性的数据有影响

方案二:布隆过滤器

一种数据结构,对所有可能查询的参数以hash形式存储,在控制层先进行校验,不符合则丢弃,从而避免对数据库的查询压力

缓存击穿

指一个键非常热点,在不停的扛着大并发,当这个键失效的瞬间,就会大并发查询数据库,导致数据库压力瞬间变大,容易宕机

注意:是查询太多,缓存过期导致

解决方案:

  • 设置热点数据永不过期(浪费内存)
  • 加分布式锁(保证每个键同时只有一个线程去查询,该方式对于分布式锁的考验较大)

缓存雪崩

指某一个时间段,缓存集中失效或服务器宕机造成

解决方案:

  • 搭建Redis高可用集群(异地多活)
  • 限流降级(通过加锁或队列控制访问数据库线程数量)
  • 数据预热(提前访问一遍,使数据先加载到缓存,设置不同的过期时间,让缓存失效时间尽量均匀)