如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发

运维架构 administrator 749℃

缓存雪崩:

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

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。

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(暂时支持),但主要还是对源服务访问进行  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。

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

解决方案:

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。

这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

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。

解决方案:

2、最常见的则是采用布隆过滤器,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。

另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),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。

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。

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