Redis缓存三大问题

缓存三大问题

我们都知道，Redis的Key都存在一个ttl(time to live)过期时间，Redis默认的是永不过期。Redis作为缓存，一方面可以提升速度，但也会带来三大常见的缓存问题：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。

Redis作为缓存使用，一般为后端的缓存，主要对MySQL中的热点数据作缓存，减少对数据库的访问，因为MySQL查询效率远不及Redis。一般缓存的使用方式如下图所示：

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缓存运行原理：当业务系统发送数据查询请求时，首先会在缓存中查看数据是否存在，如果存在，从缓存中获取数据并返回；否则，进入数据库中查询，找到数据后再返回。

1 、缓存穿透

概念：业务系统查询缓存和数据库中都不存在的数据。当通过接口发送数据查询请求，请求的数据在缓存中没有，转而所有请求转向数据库，但是数据库中也不存在该数据。此时，缓存起不到保护数据库的作用，就像被穿透了一样，这种现象称为缓存穿透。

危害：如果黑客大量发起不存在的数据请求，海量的请求转向数据库，数据库承受不了流量洪峰，数据库压力剧增，可能导致系统瘫痪。在目前的业务系统中，比较脆弱的就是IO部分。

解决方案：

前端验证。对于接口的请求参数进行前端校验，验证合格后再发起后端数据查询请求。

//验证表单是否为空，若为空则将焦点聚焦在input表单上，否则表单通过，登录成功
function check(form){var accountName = $("#accountName"),$password = $("#password");var accountName = accountName.val(),password = $password.val();if(!accountName || accountName == ""){showMsg("请输入用户名");form.accountName.focus ();return false;}if(!password || password == ""){showMsg("请输入密码");form.password.focus ();return false;}
//这里为用ajax获取用户信息并进行验证，如果账户密码不匹配则登录失败，如不需要验证用户信息，这段可不写$.ajax({url : systemURL,// 获取自己系统后台用户信息接口data :{"password":password,"accountName":accountName},type : "GET",dataType: "json",success : function(data) {if (data){if (data.code == "1111") { //判断返回值，这里根据的业务内容可做调整setTimeout(function () {//做延时以便显示登录状态值showMsg("正在登录中...");console.log(data);window.location.href = url;//指向登录的页面地址},100)} else {showMsg(data.message);//显示登录失败的原因return false;}}},error : function(data){showMsg(data.message);}});
}//错误信息提醒
function showMsg(msg){$("#CheckMsg").text(msg);
}//监听回车键提交
$(function(){document.onkeydown=keyDownSearch;function keyDownSearch(e) {// 兼容FF和IE和Operavar theEvent = e || window.event;var code = theEvent.keyCode || theEvent.which || theEvent.charCode;if (code == 13) {$('#submit').click();//具体处理函数return false;}return true;}
});

缓存空值。之所以会发生缓存穿透，是因为缓存中不存在这些空数据的key，才会导致所有请求转向数据库。如果当数据库返回为空时，把这些空值对应的key缓存到Redis，并合理设置过期时间。

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使用布隆过滤器。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间比一般的算法要好得多。当业务系统发出查询请求的时候，首先去布隆过滤器中查询该key是否存在。如果不存在，则说明数据库中也不存在该数据，因此不需要查询，直接返回null。如果存在，则继续执行后续的流程，先前往Redis缓存中查询，缓存中没有的话再前往数据库中的查询。

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方案选择：

（1）对于黑客的恶意攻击，查询的key值往往不同，而且数据量巨大。使用缓存空值的方法不大可取，可以使用布隆过滤器进行海量请求的过滤。

（2）如果查询的空数据，key值重复率高，可以选择缓存空值的方法。

2、缓存击穿

概念：某个热点key存在与Redis缓存中，在它过期的一瞬间，大量查询该key的请求转向数据库，造成瞬间数据库的数据达到洪峰，压力剧增。这时缓存像是被击穿了一样，称为缓存击穿现象。

危害：海量的请求转向数据库，可能导致数据库服务器宕机，整个应用系统不能正常工作。

解决方案：

使用互斥锁。当业务系统发出查询请求时，这时Redis缓存中对应地key失效了，会转向数据库查询，数据库查询完成后，查询完成后也会造成缓存重建重复。加上互斥锁不会发生这种现象，当第一个数据库查询请求发起后，就将缓存中该Key对应的数据上锁；此时到达缓存的其他查询请求将无法查询该字段，从而被阻塞。当第一个请求完成数据库查询，并将数据更新值缓存后，释放锁；此时其他被阻塞的查询请求将可以直接从缓存中查到该数据。但是，这样其他线程会被阻塞，导致系统的吞吐量下降。

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设置缓存数据用不过期。这里的不过期可以是设置永不过期，或者是在数据快要过期时，有异步的线程去构建缓存的热点数据，达到永不过期的效果。
设置接口限流与熔断，降级。在业务系统中，重要的数据查询接口，一定要做好相应的限流措施，防止用户恶意访问，同时要进行降级准备。当接口中的某些服务不可用时，进行熔断。

方案选择：

（1）互斥锁方案，完全依赖于第一个线程进行缓存重建，其余线程查询新缓存中的数据。一旦构建缓存中过程出现问题，会出现线程死锁和线程池阻塞的风险。而且，这种方案会降低业务系统的吞吐量。

（2）设置永不过期方案，可能会出现问题，实际上已经不存在热点 key 产生的一系列危害，会存在数据不一致的情况，同时代码复杂度会增大。

3 、缓存雪崩

概念：大量的热点数据在同一时间过期，导致Redis缓存在同一时刻集体失效。同一时刻，对不同的过期key进行访问，引起雪崩的现象，造成瞬时数据库请求量大，压力骤增，数据库可能崩溃。
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解决方案：

优化缓存过期时间。将热点数据的过期时间打散。雪崩的原因，在于同一时刻，大量热点数据同时过期，我们只要给热点数据设置过期时间加个随机值，就能解决这个问题。
保持Redis缓存层的高可用性。使用Redis 哨兵模式或者Redis 集群部署方式，即便个别Redis 节点宕机，整个缓存层依然可以使用。
设置缓存数据用不过期。与防止缓存击穿的方案一致，这里的不过期可以是设置永不过期，或者是在数据快要过期时，有异步的线程去构建缓存的热点数据，达到永不过期的效果。
使用互斥锁重建缓存。根据 key 去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对 key 加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则让线程休眠一段时间后重试。
使用限流和降级组件。假如有一个资源不可用，可能会造成所有线程在获取这个资源时异常，造成整个系统不可用，可以降级补充热点数据，降级在高并发系统中是非常正常的。Hystrix是一款开源的“防雪崩工具”，它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。

同一时间过期，导致Redis缓存在同一时刻集体失效。同一时刻，对不同的过期key进行访问，引起雪崩的现象，造成瞬时数据库请求量大，压力骤增，数据库可能崩溃。

解决方案：

优化缓存过期时间。将热点数据的过期时间打散。雪崩的原因，在于同一时刻，大量热点数据同时过期，我们只要给热点数据设置过期时间加个随机值，就能解决这个问题。
保持Redis缓存层的高可用性。使用Redis 哨兵模式或者Redis 集群部署方式，即便个别Redis 节点宕机，整个缓存层依然可以使用。
设置缓存数据用不过期。与防止缓存击穿的方案一致，这里的不过期可以是设置永不过期，或者是在数据快要过期时，有异步的线程去构建缓存的热点数据，达到永不过期的效果。
使用互斥锁重建缓存。根据 key 去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对 key 加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则让线程休眠一段时间后重试。
使用限流和降级组件。假如有一个资源不可用，可能会造成所有线程在获取这个资源时异常，造成整个系统不可用，可以降级补充热点数据，降级在高并发系统中是非常正常的。Hystrix是一款开源的“防雪崩工具”，它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。