如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题

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Java相关的面试都会问到缓存的问题: 史上最全Redis面试49题(含答案):哨兵+复制+事务+集群+持久化等,除此之外还会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等不常见的问题,但却是非常重要的问题,今天谈谈这个话题。

基本看完这两篇,可以对redis有一个比较全面的初步了解,后续我再补充redis相关的实战篇,总结为一个redis系列。

01

缓存雪崩

数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。

比如一个雪崩的简单过程:

1、redis集群大面积故障

2、缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis

3、redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库

4、mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机

5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃。

02

缓存雪崩解决方案

1.缓存的高可用性

缓存层设计成高可用,防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉,依然可以提供服务,例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。

2.缓存降级

可以利用ehcache等本地缓存(暂时使用),但主要还需要对源服务访问进行限流、资源隔离(熔断)、降级等。

当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级,这里会涉及到运维的配合。

降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。

比如我的淘宝页面,由于是非核心页面,后端服务如果暂时不能提供使用的情况,可以考虑直接使用一个静态页面替换掉,这样对于用户也是永远提供服务的状态(再发报警信息提示急需解决),也不至于出现空白或者异常错误的裸奔状态。

在进行降级之前要对系统进行梳理,比如:哪些业务是核心(必须保证),哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等,以及配合服务器核心指标,来后设置整体预案,比如:

(1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

(2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

(3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

(4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。

3.Redis备份和快速预热

1)Redis数据备份和恢复

2)快速缓存预热

4.提前演练

最后,建议还是在项目上线前,演练缓存层宕掉后,应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题,对高可用提前预演,提前发现问题。

03

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如:从缓存redis没有命中,需要从mysql数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。

解决思路:

如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。

可以给key设置一些格式规则,然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。

04

缓存并发

这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作,多个client并发操作,按照先到先执行的原则,先到的先执行,其余的阻塞。当然,另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。

05

缓存预热

缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。

这样就可以避免在用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存的问题,用户直接查询事先被预热的缓存数据。

解决思路:

1、直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下。

2、数据量不大,可以在项目启动的时候自动进行加载。

目的就是在系统上线前,将数据加载到缓存中。

以上就是缓存雪崩、预热、降级等的介绍,更多整体从服务器雪崩的角度,具体可以参考:什么是缓存雪崩?服务器雪崩的场景与解决方案

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