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Redis缓存问题(图解:三种缓存问题)

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在实际的业务场景中,Redis 一般和其他数据库搭配使用,用来减轻后端数据库的压力,比如和关系型数据库 MySQL 配合使用。

Redis 会把 MySQL 中经常被查询的数据缓存起来,比如热点数据,这样当用户来访问的时候,就不需要到 MySQL 中去查询了,而是直接获取 Redis 中的缓存数据,从而降低了后端数据库的读取压力。如果说用户查询的数据 Redis 没有,此时用户的查询请求就会转到 MySQL 数据库,当 MySQL 将数据返回给客户端时,同时会将数据缓存到 Redis 中,这样用户再次读取时,就可以直接从 Redis 中获取数据。流程图如下所示:

Redis缓存使用流程图
图1:缓存使用流程图
 
在使用 Redis 作为缓存数据库的过程中,有时也会遇到一些棘手问题,比如常见缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩等问题,本节将对这些问题做简单地说明,并且提供有效的解决方案。

缓存穿透

缓存穿透是指当用户查询某个数据时,Redis 中不存在该数据,也就是缓存没有命中,此时查询请求就会转向持久层数据库 MySQL,结果发现 MySQL 中也不存在该数据,MySQL 只能返回一个空对象,代表此次查询失败。如果这种类请求非常多,或者用户利用这种请求进行恶意攻击,就会给 MySQL 数据库造成很大压力,甚至于崩溃,这种现象就叫缓存穿透。

为了避免缓存穿透问题,下面介绍两种解决方案:

1) 缓存空对象

当 MySQL 返回空对象时, Redis 将该对象缓存起来,同时为其设置一个过期时间。当用户再次发起相同请求时,就会从缓存中拿到一个空对象,用户的请求被阻断在了缓存层,从而保护了后端数据库,但是这种做法也存在一些问题,虽然请求进不了 MSQL,但是这种策略会占用 Redis 的缓存空间。

2) 布隆过滤器

我们知道,布隆过滤器判定不存在的数据,那么该数据一定不存在,利用它的这一特点可以防止缓存穿透。

首先将用户可能会访问的热点数据存储在布隆过滤器中(也称缓存预热),当有一个用户请求到来时会先经过布隆过滤器,如果请求的数据,布隆过滤器中不存在,那么该请求将直接被拒绝,否则将继续执行查询。相较于第一种方法,用布隆过滤器方法更为高效、实用。其流程示意图如下:
 

缓存穿透问题
图2:缓存穿透问题解决

缓存预热:是指系统启动时,提前将相关的数据加载到 Redis 缓存系统中。这样避免了用户请求的时再去加载数据。

缓存击穿

缓存击穿是指用户查询的数据缓存中不存在,但是后端数据库却存在,这种现象出现原因是一般是由缓存中 key 过期导致的。比如一个热点数据 key,它无时无刻都在接受大量的并发访问,如果某一时刻这个 key 突然失效了,就致使大量的并发请求进入后端数据库,导致其压力瞬间增大。这种现象被称为缓存击穿。

缓存击穿有两种解决方法:

1) 改变过期时间

设置热点数据永不过期。

2) 分布式锁

采用分布式锁的方法,重新设计缓存的使用方式,过程如下:
  • 上锁:当我们通过 key 去查询数据时,首先查询缓存,如果没有,就通过分布式锁进行加锁,第一个获取锁的进程进入后端数据库查询,并将查询结果缓到Redis 中。
  • 解锁:当其他进程发现锁被某个进程占用时,就进入等待状态,直至解锁后,其余进程再依次访问被缓存的 key。

缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存中大批量的 key 同时过期,而此时数据访问量又非常大,从而导致后端数据库压力突然暴增,甚至会挂掉,这种现象被称为缓存雪崩。它和缓存击穿不同,缓存击穿是在并发量特别大时,某一个热点 key 突然过期,而缓存雪崩则是大量的 key 同时过期,因此它们根本不是一个量级。

​解决方案

缓存雪崩和缓存击穿有相似之处,所以也可以采用热点数据永不过期的方法,来减少大批量的 key 同时过期。再者就是为 key 设置随机过期时间,避免 key 集中过期。

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