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这篇CFSDN的博客文章Redis中缓存穿透/击穿/雪崩问题和解决方法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
缓存穿透是指用户想查询一个数据,发现redis中没有,也就是缓存没有命中,就向持久性数据库发起查询,发现数据库也没有这个数据,于是查询失败了.
当用户请求很多的情况下,缓存没有命中,数据库也没有数据,会给数据库造成很大的压力,这就是缓存穿透.
第一种解决方案:使用布隆过滤器 。
使用布隆过滤器之后,将存储的数据放入布隆过滤器中,每次数据查询首先查询布隆过滤器,当在过滤器中判断存在时,再到缓存查询,如果没有,再进入数据查询.
如果在布隆过滤器中不存在,则直接返回告诉用户该数据查不到,这样能大大减轻数据库查询压力.
第二种方案:缓存空对象 。
当数据库数据不存在时,将返回的空对象缓存起来,同时设置一个过期时间,之后在访问数据时,将从缓存中获取,从而保护了数据库.
存在问题:
对空值设置过期时间,会存在更新数据库数据到缓存数据失效的这一段时间,缓存数据有问题(问题在于缓存的空对象数据,由于还没有过期,但此时数据库数据已经更新了),会对要保证数据一致性的业务造成影响。会需要更多的空间来存储更多的控制,造成内存中有大量的空值的键.
缓存击穿是指一个热点key,在不停的扛着大量的并发,当key在失效的瞬间,持续的大并发就会穿破缓存,直接请求到数据库。对数据库造成瞬间压力过大.
第一种方案:热点数据永不过期 。
从缓存角度看,没有设置过期时间,就不会存在缓存过期之后产生的问题.
第二种方案:加互斥锁 。
使用分布式锁,保证对每个key的访问同一时刻只能一个线程去查询后端服务,其他没有获取锁权限的线程则等待即可.
缓存雪崩是指在某一个时间段,缓存集中过期失效或者redis宕机 。
对于数据库而言,所有请求压力会全部到达数据库,导致数据库调用量暴增,可能也造成数据库宕机的情况 。
第一种方案(预防为主):redis采用高可用 。
这种方案的思路就是集群使用,即使一个redis挂掉,其他redis还可以继续服务.
第二种方案(降低发生时所造成的危害):限流降级 。
这种思路就是在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读取数据库的线程数量让线程在队列排队,控制整体请请求速率.
第三种方案:数据预热 。
数据预热即是在正式部署服务之前,先访问一遍数据,可以将大部分的数据加载到缓存中,在即将发生大并发之前已经加载不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间更加均匀.
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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_45981295/article/details/121666465 。
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