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Redis缓存异常常用解决方案总结

作者:cxzm_java

Redis缓存异常问题分别是缓存雪崩,缓存预热,缓存穿透,缓存降级,缓存击穿,本文主要介绍了Redis缓存异常常用解决方案总结,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

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

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

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);
         }
     }
 }

到此这篇关于Redis缓存异常常用解决方案总结的文章就介绍到这了,更多相关Redis缓存异常内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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