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lol爱游戏体育:3 大问题!Redis 缓存异常及处理方案总结

发布时间:2022-07-01 17:10:32 来源:lol爱游戏电子 作者:lol爱游戏网站

  Redis 作为一个高性能的内存中的 key-value 数据结构存储系统,在我们日常开发中广泛应用于缓存、计数器、消息队列、排行榜等场景中,尤其是作为最常用的缓存方式,在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了不可磨灭的作用,但实际应用中,可能会出现一些 Redis 缓存异常的情况,本文主要对 Redis 缓存异常及处理方案进行了总结。

  Redis 是一个完全开源的、遵守 BSD 协议的、高性能的 key-value 数据结构存储系统,它支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,而且不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据,同时还提供 list,set,zset,hash 等数据结构的存储,功能十分强大,Redis 还支持数据的备份,即 master-slave 模式的数据备份,从而提高可用性。当然最重要的还是读写速度快,作为我们平常开发中最常用的缓存方案被广泛应用。但在实际应用过程中,它会存在缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透等异常情况,如果忽视这些情况可能会带来灾难性的后果,下面主要对这些缓存异常和常见处理方案进行相应分析与总结。

  一段时间内本应在 redis 缓存中处理的大量请求,都发送到了数据库进行处理,导致对数据库的压力迅速增大,严重时甚至可能导致数据库崩溃,从而导致整个系统崩溃,就像雪崩一样,引发连锁效应,所以叫缓存雪崩。

  实际设置过期时间时,应当尽量避免大量 key 同时过期的场景,如果真的有,那就通过随机、微调、均匀设置等方式设置过期时间,从而避免同一时间过期。

  双 key 策略,主 key 是原始缓存,备 key 为拷贝缓存,主 key 失效时,可以访问备 key,主 key 缓存失效时间设置为短期,备 key 设置为长期。

  后台更新缓存策略,采用定时任务或者消息队列的方式进行 redis 缓存更新或移除等。

  在预防层面,可以通过主从节点的方式构建高可用的集群,也就是实现主 Redis 实例挂掉后,能有其他从库快速切换为主库,继续提供服务。

  如果事情已经发生了,那就要为了防止数据库被大量的请求搞崩溃,可以采用服务熔断或者请求限流的方法。当然服务熔断相对粗暴一些,停止服务直到 redis 服务恢复,请求限流相对温和一些,保证一些请求可以处理,不是一刀切,不过还是看具体业务情况选择合适的处理方案。

  缓存击穿一般出现在高并发系统中,是大量并发用户同时请求到缓存中没有但数据库中有的数据,也就是同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大。和缓存雪崩不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。

  这种情况其实一般出现的原因就是某个热点数据缓存过期,由于是热点数据,请求并发量又大,所以过期的时候还是会有大量请求同时过来,来不及更新缓存就全部打到数据库那边了。

  简单粗暴的对热点数据不设置过期时间,这样不会过期,自然也就不会出现上述情况了,如果后续想清理,可以通过后台进行清理。

  添加互斥锁,即当过期之后,除了请求过来的第一个查询的请求可以获取到锁请求到数据库,并再次更新到缓存中,其他的会被阻塞住,直到锁被释放,同时新的缓存也被更新上去了,后续请求又会请求到缓存上,这样就不会出现缓存击穿了。

  缓存穿透是指数据既不在 redis 中,也不在数据库中,这样就导致每次请求过来的时候,在缓存中找不到对应 key 之后,每次都还要去数据库再查询一遍,发现数据库也没有,相当于进行了两次无用的查询。这样请求就可以绕过缓存直接查数据库,如果这个时候有人想恶意攻击系统,就可以故意使用空值或者其他不存在的值进行频繁请求,那么就会对数据库造成比较大的压力。

  这种现象的原因其实很好理解,业务逻辑里面如果用户对某些信息还没有进行相应的操作或者处理,那对应的存放信息的数据库或者缓存中自然也就没有相应的数据,也就容易出现上述问题。

  非法请求的限制,主要是指参数校验、鉴权校验等,从而一开始就把大量的非法请求拦截在外,这在实际业务开发中是必要的手段。

  缓存空值或者默认值,如果从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,那我们仍然把这个空结果进行缓存,同时设置一个较短的过期时间。通过这个设置的默认值存放到缓存,这样第二次到缓存中获取就有值了,而不会继续访问数据库,可以防止有大量恶意请求是反复用同一个 key 进行攻击。

  使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。那什么是布隆过滤器呢,简单来说,就是可以引入了多个相互独立的哈希函数,保证在给定的空间和误判率下,完成元素判重。因为我们知道,存在 hash 碰撞这样一种情况,那如果只使用一个 hash 函数,则碰撞冲突的概率明显会变大,那为了减少这种冲突,我们可以多引入几个 hash 函数,而布隆过滤器算法的核心思想就是利用多个不同的 hash 函数来解决这样一种冲突。它的优点是空间效率高,查询时间短,远超其他算法,而它的缺点就是会存在一定的误识别率,它不能完全保证请求过来的 key,通过布隆过滤器的校验,就一定有这个数据,毕竟理论上还是会存在冲突情况,无论概率多小。但是,只要没有通过布隆过滤器的校验,那么这个 key 就一定不存在,只要利用这一点其实就已经可以过滤掉大部分不存在的 key 的请求了,在正常场景下已然足够了。

  除了上述三种常见的 Redis 缓存异常问题之外,还经常听到的有缓存预热和缓存降级两个名词,与其说是异常问题,不如说是两种的优化处理方法。

  缓存预热就是系统上线前后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统中去,而不依赖用户。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,这样可以避免那么系统上线初期,对于高并发的流量,都会访问到数据库中, 对数据库造成流量的压力。根据数据不同量级,可以有以下几种做法:

  缓存降级是指当缓存失效或缓存服务出现问题时,为了防止缓存服务故障,导致数据库跟着一起发生雪崩问题,所以也不去访问数据库,但因为一些原因,仍然想要保证服务还是基本可用的,虽然肯定会是有损服务。因此,对于不重要的缓存数据,我们可以采取服务降级策略。一般做法有以下两种:

  本文主要对常见的 Redis 缓存异常及其处理方案进行了总结,可以用下图做个概括:

 
 
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