Redis基础 - 击穿/穿透/雪崩场景
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Redis基础 - 击穿/穿透/雪崩场景，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3681字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
缓存穿透
缓存穿透，是指查询一个数据库不存在的数据。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。
举个栗子。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。
处理方案
- 判断合法的请求：接口层增加校验，比如用户鉴权，参数做校验，不合法的校验直接 return，比如 id 做基础校验，id<=0 直接拦截。
- 当查询不存在时，也将结果保存在缓存中。但是这可能会存在一种问题：大量没有查询结果的请求保存在缓存中，这时我们就可以将这些请求的key设置得更短一些。
- 布隆过滤器（Bloom Filter）：利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个 Key 是否在数据库中存在。
缓存击穿
缓存击穿指的是：一个 Key 非常热点，在不停地扛着大量的请求，大并发集中对这一个点进行访问，当这个 Key 在失效的瞬间，持续的大并发直接落到了数据库上，就在这个 Key 的点上击穿了缓存。
处理方案
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多级缓存：结合redis缓存和本地缓存（ehcache、guava等）搭建多级缓存。将一些重要的热点数据存储到本地缓存中，有效缓解redis的压力。
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用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，在加锁方法内先从缓存中再获取一次，没有再查DB写入缓存。
public static String getData(String key) throws InterruptedException { //从Redis查询数据 String result = getDataByKV(key); //参数校验 if (StringUtils.isBlank(result)) { try { //获得锁 if (reenLock.tryLock()) { //去数据库查询 result = getDataByDB(key); //校验 if (StringUtils.isNotBlank(result)) { //插进缓存 setDataToKV(key, result); } } else { //睡一会再拿 Thread.sleep(100L); result = getData(key); } } finally { //释放锁 reenLock.unlock(); } } return result; }
缓存雪崩
缓存雪崩是指：大量缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
缓存雪崩和缓存击穿情况比较相似，缓存击穿是一个高并发的热点key，在失效的瞬间，大量同个数据查询的请求直接落到数据库。而缓存雪崩是指大面积缓存在同一短时间内失效，导致大量各种数据请求落到数据库上。
缓存击穿是点击破，缓存雪崩是面击破。
举个栗子：如果首页所有 Key 的失效时间都是 12 小时，中午 12 点刷新的，我零点有个大促活动大量用户涌入，假设每秒 6000 个请求，本来缓存可以抗住每秒 5000 个请求，但是缓存中所有 Key 都失效了。此时 6000 个/秒的请求全部落在了数据库上，数据库必然扛不住，真实情况可能 DBA 都没反应过来直接挂了。
处理方案
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缓存高可用：搭建高可用redis集群，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。
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。
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限流&降级： hystrix 限流&降级。
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。
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多级缓存：结合redis缓存和本地缓存（ehcache、guava等）搭建多级缓存。将一些重要的热点数据存储到本地缓存中，有效缓解redis的压力。
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缓存失效时间点均匀分布：尽量让失效时间点均匀分布，设置不同的过期时间。在设置Redis键的过期时间时，加上一个随机数，这样可以避免。
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Redis持久化和快速预热：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
总的来说缓存雪崩，可能是同一时间内大面积缓存时效，或者是缓存服务故障。大面积失效情况，可以在设置缓存有效期是增加一个随机值，使得缓存有效期分布均匀；或则设置多级缓存机制，多一层本地缓存机制，但是要考虑哪些数据适合放入本地缓存。缓存服务器故障情况，需要考虑缓存集群的高可用、缓存的持久化和快速预热。
总结
- 事前：Redis 高可用，主从+哨兵，Redis cluster，避免全盘崩溃。
- 事中：本地 ehcache 缓存 + Hystrix 限流+降级，避免MySQL 被打死。
- 事后：Redis 持久化 RDB+AOF，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。
参考资料
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Redis基础 - 击穿/穿透/雪崩场景全部内容，希望文章能够帮你解决Redis基础 - 击穿/穿透/雪崩场景所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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