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Redis经常用于系统中的缓存,这样可以解决目前IO设备无法满足互联网应用海量的读写请求的问题。

一、缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起id为-1的数据或者特别大的不存在的数据。有可能是黑客利用漏洞攻击从而去压垮应用的数据库。

常见解决方案

对于缓存穿透问题,常见的解决方案有以下三种:

  • 验证拦截:接口层进行校验,如鉴定用户权限,对ID之类的字段做基础的校验,如id<=0的字段直接拦截;

  • 缓存空数据:当数据库查询到的数据为空时,也将这条数据进行缓存,但缓存的有效性设置得要较短,以免影响正常数据的缓存;

    Copypublic Student getStudentsByID(Long id) {

    // 从Redis中获取学生信息
    Student student = redisTemplate.opsForValue()
    .get(String.valueOf(id));
    if (student != null) {
    return student;
    }

    // 从数据库查询学生信息,并存入Redis
    student = studentDao.selectByStudentId(id);
    if (student != null) {
    redisTemplate.opsForValue()
    .set(String.valueOf(id), student, 60, TimeUnit.MINUTES);
    } else {
    // 即使不存在,也将其存入缓存中
    redisTemplate.opsForValue()
    .set(String.valueOf(id), null, 60, TimeUnit.SECONDS);
    }

    return student;
    }
  • 使用布隆过滤器:布隆过滤器是一种比较独特数据结构,有一定的误差。当它指定一个数据存在时,它不一定存在,但是当它指定一个数据不存在时,那么它一定是不存在的。

2. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种比较特殊的数据结构,有点类似与HashMap,在业务中我们可能会通过使用HashMap来判断一个值是否存在,它可以在O(1)时间复杂度内返回结果,效率极高,但是受限于存储容量,如果可能需要去判断的值超过亿级别,那么HashMap所占的内存就很可观了。

BloomFilter解决这个问题的方案很简单。首先用多个bit位去代替HashMap中的数组,这样的话储存空间就下来了,之后就是对 Key 进行多次哈希,将 Key 哈希后的值所对应的 bit 位置为1。

当判断一个元素是否存在时,就去判断这个值哈希出来的比特位是否都为1,如果都为1,那么可能存在,也可能不存在(如下图F)。但是如果有一个bit位不为1,那么这个Key就肯定不存在。

注意:BloomFilter并不支持删除操作,只支持添加操作。这一点很容易理解,因为你如果要删除数据,就得将对应的bit位置为0,但是你这个Key对应的bit位可能其他的Key也对应着。

缓存空数据与布隆过滤器的比较

上面对这两种方案都进行了简单的介绍,缓存空数据与布隆过滤器都能有效解决缓存穿透问题,但使用场景有着些许不同;

  • 当一些恶意攻击查询查询的key各不相同,而且数量巨多,此时缓存空数据不是一个好的解决方案。因为它需要存储所有的Key,内存空间占用高。并且在这种情况下,很多key可能只用一次,所以存储下来没有意义。所以对于这种情况而言,使用布隆过滤器是个不错的选择;
  • 而对与空数据的Key数量有限、Key重复请求效率较高的场景而言,可以选择缓存空数据的方案。

二、缓存击穿

缓存击穿是指当前热点数据存储到期时,多个线程同时并发访问热点数据。因为缓存刚过期,所有并发请求都会到数据库中查询数据。

解决方案

  • 将热点数据设置为永不过期;

  • 加互斥锁:互斥锁可以控制查询数据库的线程访问,但这种方案会导致系统的吞吐量下降,需要根据实际情况使用。

    Copypublic String get(key) {
    String value = redis.get(key);
    if (value == null) { // 代表缓存值过期
    // 设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能load db
    if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) { // 代表设置成功
    value = db.get(key);
    redis.set(key, value, expire_secs);
    redis.del(key_mutex);
    } else { // 这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可
    sleep(50);
    get(key); // 重试
    }
    } else {
    return value;
    }
    }

三、缓存雪崩

缓存雪崩发生有几种情况,比如大量缓存集中在或者缓存同时在大范围中失效,出现了大量请求去访问数据库,从而导致CPU和内存过载,甚至停机。

一个简单的雪崩过程:

  1. Redis 集群产生了大面积故障;
  2. 缓存失败,此时仍有大量请求去访问 Redis 缓存服务器;
  3. 在大量 Redis 请求失败后,这些请求将会去访问数据库;
  4. 由于应用的设计依赖于数据库和 Redis 服务,很快就会造成服务器集群的雪崩,最终导致整个系统的瘫痪。

解决方案

  • 【事前】高可用缓存:高可用缓存是防止出现整个缓存故障。即使个别节点,机器甚至机房都关闭,系统仍然可以提供服务,Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用;
  • 【事中】缓存降级(临时支持):当访问次数急剧增加导致服务出现问题时,我们如何确保服务仍然可用。在国内使用比较多的是 Hystrix,它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。只要确保数据库不死,系统总可以响应请求,每年的春节 12306 我们不都是这么过来的吗?只要还可以响应起码还有抢到票的机会;
  • 【事后】Redis备份和快速预热:Redis数据备份和恢复、快速缓存预热。
文章目录
  1. 1. 一、缓存穿透
    1. 1.1. 常见解决方案
    2. 1.2. 2. 布隆过滤器
    3. 1.3. 缓存空数据与布隆过滤器的比较
  2. 2. 二、缓存击穿
    1. 2.1. 解决方案
  3. 3. 三、缓存雪崩
    1. 3.1. 解决方案