Redis缓存异常常用解决方案总结
作者:cxzm_java
前言
Redis缓存异常问题分别是:1.缓存雪崩。2.缓存预热。3.缓存穿透。4.缓存降级。5.缓存击穿,以及对应Redis缓存异常问题解决方案。
1.缓存雪崩
1.1、什么是缓存雪崩
如果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,造成了缓存雪崩由于原有缓存失效,新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。
举例来说, 我们在准备一项抢购的促销运营活动,活动期间将带来大量的商品信息、库存等相关信息的查询。
为了避免商品数据库的压力,将商品数据放入缓存中存储。不巧的是,抢购活动期间,大量的热门商品缓存同时失
效过期了,导致很大的查询流量落到了数据库之上,对于数据库来说造成很大的压力。
1.2、解决方案
1、加锁排队
mutex互斥锁解决,Redis的SETNX去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行加载数据库的操作并回设缓存,否则,就重试整个get缓存的方法。
2、数据预热
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。可以通过缓存reload机制,预先去更新缓存,再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key。
3、双层缓存策略
C1为原始缓存,C2为拷贝缓存,C1失效时,可以访问C2,C1缓存失效时间设置为短期,C2设置为长期。
4、定时更新缓存策略
实效性要求不高的缓存,容器启动初始化加载,采用定时任务更新或移除缓存。
5、设置不同的过期时间。
让缓存失效的时间点尽量均匀。
2.缓存预热
2.1、什么是缓存预热
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。
如图所示:
如果不进行预热, 那么 Redis 初识状态数据为空,系统上线初期,对于高并发的流量,都会访问到数据库中, 对数据库造成流量的压力。
2.2、解决方案
数据量不大的时候,工程启动的时候进行加载缓存动作;
数据量大的时候,设置一个定时任务脚本,进行缓存的刷新;
数据量太大的时候,优先保证热点数据进行提前加载到缓存。
3.缓存穿透
3.1、什么是缓存穿透
缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到对应key的value,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空(相当于进行了两次无用的查询)。这样请求就绕过缓存直接查数据库。
3.2、解决方案
1、缓存空对象
简单粗暴的方法,如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。
2、布隆过滤器
优势:占用内存空间很小,位存储;性能特别高,使用key的hash判断key存不存在。
将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。
4.缓存降级
降级的情况,就是缓存失效或者缓存服务挂掉的情况下,我们也不去访问数据库。
我们直接访问内存部分数据缓存或者直接返回默认数据。
举例来说:
对于应用的首页,一般是访问量非常大的地方,首页里面往往包含了部分推荐商品的展示信息。这些推荐商品都会放到缓存中进行存储,同时我们为了避免缓存的异常情况,对热点商品数据也存储到了内存中。同时内存中还保留了一些默认的商品信息。
降级一般是有损的操作,所以尽量减少降级对于业务的影响程度。
5.缓存击穿
5.1、什么是缓存击穿
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没
读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力。
5.2、会带来什么问题
会造成某一时刻数据库请求量过大,压力剧增。
5.3、解决方案
5.3.1.使用互斥锁(mutex key)
这种解决方案思路比较简单,就是只让一个线程构建缓存,其他线程等待构建缓存的线程执行完,重新从缓存获取数据就可以了。
如果是单机,可以用synchronized或者lock来处理;
如果是分布式环境可以用分布式锁就可以了(分布式锁,可以用memcache的add, redis的setnx, zookeeper的添加节点操作)。
5.3.2.永远不过期
从redis上看,确实没有设置过期时间,这就保证了,不会出现热点key过期问题,也就是“物理”不过期。
从功能上看,如果不过期,那不就成静态的了吗?所以我们把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建,也就是“逻辑”过期。
5.3.3.缓存屏障
该方法类似于方法一:
使用countDownLatch和atomicInteger.compareAndSet()方法,实现轻量级锁。
public class MyCache{ private ConcurrentHashMap<String, String> map; private CountDownLatch countDownLatch; private AtomicInteger atomicInteger; public MyCache(ConcurrentHashMap<String, String> map, CountDownLatch countDownLatch, AtomicInteger atomicInteger) { this.map = map; this.countDownLatch = countDownLatch; this.atomicInteger = atomicInteger; } public String get(String key){ String value = map.get(key); if (value != null){ System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程获取value值 value="+value); return value; } // 如果没获取到值 // 首先尝试获取token,然后去查询db,初始化化缓存; // 如果没有获取到token,超时等待 if (atomicInteger.compareAndSet(0,1)){ System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程获取token"); return null; } // 其他线程超时等待 try { System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程没有获取token,等待中。。。"); countDownLatch.await(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } // 初始化缓存成功,等待线程被唤醒 // 等待线程等待超时,自动唤醒 System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程被唤醒,获取value ="+map.get("key")); return map.get(key); } public void put(String key, String value){ try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } map.put(key, value); // 更新状态 atomicInteger.compareAndSet(1, 2); // 通知其他线程 countDownLatch.countDown(); System.out.println(); System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 线程初始化缓存成功!value ="+map.get("key")); } } public class MyThread implements Runnable{ private MyCache myCache; public MyThread(MyCache myCache) { this.myCache = myCache; } @Override public void run() { String value = myCache.get("key"); if (value == null){ myCache.put("key","value"); } } } public class CountDownLatchDemo { public static void main(String[] args) { MyCache myCache = new MyCache(new ConcurrentHashMap<>(), new CountDownLatch(1), new AtomicInteger(0)); MyThread myThread = new MyThread(myCache); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5); for (int i = 0; i < 5; i++) { executorService.execute(myThread); } } }
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