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一、缓存预热
二、缓存雪崩
三、缓存击穿
四、缓存穿透 一、缓存预热 开过车的都知道#xff0c;冬天的时候启动我们的小汽车之后不要直接驾驶#xff0c;先让车子发动机预热一段时间再启动。缓存预热是一样的道理。 缓存预热就是系统启动前#xff0c;提前将相关的…目录
一、缓存预热
二、缓存雪崩
三、缓存击穿
四、缓存穿透 一、缓存预热 开过车的都知道冬天的时候启动我们的小汽车之后不要直接驾驶先让车子发动机预热一段时间再启动。缓存预热是一样的道理。 缓存预热就是系统启动前提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。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。 如果我们不进行缓存预热会出现什么问题呢
1. 请求数量较高
2. 主从之间数据吞吐量较大数据同步操作频度较高,因为刚刚启动时缓存中没有任何数据。 二、缓存雪崩 缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机导致大量请求到达数据库带来巨大压力。 怎么解决这种问题呢
1、给不同的Key的TTL添加随机值
2、利用Redis集群提高服务的可用性
3、给缓存业务添加降级限流策略
4、给业务添加多级缓存 三、缓存击穿 缓存击穿问题也叫热点Key问题就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。 怎么解决这个问题呢
1、互斥锁
互斥锁简单来说就是用户访问缓存时没有查到数据于是就去获取这个互斥锁拿到之后先不释放然后去查询数据库找数据再将找到的数据写入缓存再释放锁这样的过程。在第一个线程执行此过程的同时如果有其他线程也来访问缓存中的这个数据因为线程1没有释放互斥锁所以线程2就会等待设置一个休眠时间过一段时间再重试获取互斥锁直到线程1释放掉线程2获取到锁之后就会在缓存中直接读取到数据。 2、逻辑过期
我们之所以会出现这个缓存击穿问题主要原因是在于我们对key设置了过期时间假设我们不设置过期时间其实就不会有缓存击穿的问题但是不设置过期时间这样数据不就一直占用我们 内存了吗我们可以采用逻辑过期方案。 我们把过期时间设置在 redis的value中注意这个过期时间并不会直接作用于redis而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存然后从value中判断出来当前的数据已经过期了此时线程1 去获得互斥锁那么其他线程会进行阻塞获得了锁的线程他会开启一个线程去进行以前的重构数据的逻辑直到新开的线程完成这个逻辑后才释放锁 而线程1直接进行返回假设现在线程3过来访 问由于线程线程2持有着锁所以线程3无法获得锁线程3也直接返回数据只有等到新开的线程2把重建数据构建完后其他线程才能走返回正确的数据。 优点异步的构建缓存响应速度快。 缺点在线程2没有释放锁之前线程1和后面的线程返回的都是脏数据。
3、对比
解决方案优点缺点互斥锁 没有额外内存消耗 保证一致性 实现简单 线程需要等待性能受影响 可能有死锁风险 逻辑过期线程无需等待性能好 有额外内存消耗 不保证一致性 实现复杂 四、缓存穿透 缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在这样缓存永远不会生效这 些请求都会打到数据库。 怎么解决这个问题呢
1、缓存空对象
当我们客户端访问不存在的数据时先请求redis但是此时redis中没有数据 此时会访问到数据库但是数据库中也没有数据这个数据穿透了缓存直击数据库我们都知道数据 库能够承载的并发不如redis这么高如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据这些请求就都会访问到数据库简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在我们也把这个数据当做null存入到redis 中去这样下次用户过来访问这个不存在的数据那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存 了 2、布隆过滤
布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题通过一个庞大的二进制数组走哈希思 想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在如果布隆过滤器判断存在则放行这个请求会去访问 redis哪怕此时redis中的数据过期了但是数据库中一定存在这个数据在数据库中查询出来这个数 据后再将其放入到redis中。 3对比
解决方案优点缺点缓存空对象实现简单维护方便 额外的内存消耗 可能造成短期的不一致 布隆过滤 内存占用较少没有多余key 实现复杂 因为使用的是哈希思想就避免不了会产生哈希冲突存在误判可能
