1. 什么是缓存雪崩

当我们提到缓存系统中的问题,缓存雪崩是一个经常被讨论的话题。缓存雪崩是指在某一时刻发生大量的缓存失效,导致瞬间大量的请求直接打到了数据库,可能会导致数据库瞬间压力过大甚至宕机。尤其在高并发的系统中,这种情况会导致连锁反应,整个系统可能会崩溃。

1.1 缓存雪崩的成因

  1. 大量缓存同时设置相同的过期时间:如果在某一时刻设置了大量的缓存数据,并为它们都设置了相同的过期时间,那么在未来的某一时刻,这些缓存数据都会同时失效。
  2. Redis宕机:如果因为某种原因,Redis服务器突然宕机,那么所有的缓存数据都会消失,导致所有的请求都直接访问数据库。
  3. 误删缓存数据:如果由于某种原因,大量的缓存数据被误删除,那么也会引发缓存雪崩。

1.2 如何预防缓存雪崩

  1. 设置随机过期时间:为了防止大量的缓存同时失效,我们可以为每个缓存设置一个随机的过期时间,这样就可以确保不会有太多的缓存同时失效。
  2. 使用熔断机制:在系统中加入熔断机制,当数据库请求到达一定的阈值时,直接拒绝部分请求,以保护数据库不被过度访问。
  3. 双层缓存策略:可以使用两层缓存,一层是热数据的缓存,另一层是冷数据的缓存。热数据缓存失效后,可以先访问冷数据缓存,而不是直接访问数据库。
  4. 数据预热:在系统启动后,预先加载部分常用的数据到缓存中,减少在高峰期的数据库访问。
  5. 使用高可用架构:如使用Redis的哨兵模式或者集群模式,确保Redis服务的高可用。
  6. 备份和恢复策略:定期备份Redis数据,并确保在Redis宕机后,可以快速恢复数据。

2. 什么是缓存穿透?

在使用缓存的应用程序中,缓存穿透是一种指请求查询一个不存在的数据,由于缓存层不存在这个数据,所以请求会穿过缓存层直接查询数据库,导致数据库压力增加。缓存穿透通常发生在恶意攻击或者系统设计不当的情况下。

2.1 导致缓存穿透的原因

  1. 恶意攻击:攻击者有意请求不存在的数据,以使得系统频繁访问数据库,造成拒绝服务攻击。
  2. 大量请求:如果一个不存在的热点数据被大量请求,会导致这些请求穿透缓存层直接访问数据库,增加数据库压力。
  3. 缓存数据失效不及时:当缓存中的数据未及时更新或失效,而恰好有大量请求访问这部分失效的数据时,也会导致缓存穿透问题。

2.2 缓解缓存穿透的方法

  1. 布隆过滤器:在缓存层前使用布隆过滤器,对所有可能的数据建立一个布隆过滤器,用于快速判断一个请求的数据是否存在于数据库中。
  2. 空结果缓存:对于数据库中不存在的数据,也将其缓存起来,但设置一个较短的过期时间,避免大量的无效请求直接访问数据库。
  3. 合理设置缓存时间:根据业务场景,合理设置缓存时间,避免缓存数据过早失效导致大量请求穿透。

3. 什么是缓存击穿?

缓存击穿是指在高并发环境下,大量请求同时访问缓存中不存在的数据,导致这些请求穿透到数据库。这会对数据库造成严重的压力,降低性能。

3.1 缓存穿透与缓存击穿的区别

  • 缓存穿透 是指请求一个不存在于缓存中的数据,导致每次请求都直接查询数据库。
  • 缓存击穿 是指大量请求同时请求一个不存在于缓存中的数据,导致数据库压力骤增。

3.2 缓存击穿的原因

缓存击穿通常发生在以下情况下:

  • 热点数据:某个数据非常热门,但缓存中没有。
  • 缓存失效:缓存中的数据过期,但大量请求仍在访问。
  • 同时到期:多个数据同时过期,导致并发查询数据库。

3.3. 解决缓存击穿问题

  • 使用互斥锁: 通过在缓存中设置互斥锁,只允许一个线程查询数据库,其他线程等待结果。这可以防止多个请求同时穿透到数据库。
  • 预加载数据: 在缓存中设置数据预加载,避免等待请求引发缓存击穿。这需要定期刷新缓存,确保热门数据始终可用。
  • 布隆过滤器: 使用布隆过滤器检查请求的数据是否存在于缓存中,如果不存在,不查询数据库。这可以减少数据库查询次数。
  • 优化数据库查询: 优化数据库查询性能,减少查询时间,可以降低缓存击穿的风险。使用合适的索引和查询优化策略。

孟斯特

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