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[大数据]Redis——缓存击穿、穿透、雪崩 |
1、缓存穿透: (1)问题描述:key对应的数据并不存在,每次请求访问key时,缓存中查找不到,请求都会直接访问到数据库中去,请求量超出数据库时,便会导致数据库崩溃。如一个用户id不存在,数据库与缓存都不存在该id,此时黑客便可以利用此漏洞不断访问该id,造成数据库崩溃。 (2)解决方法: ①对空值缓存:如果一个查询数据为空(不管数据是否存在),都对该空结果进行缓存,其过期时间会设置非常短。 ②设置可以访问名单:使用bitmaps类型定义一个可以访问名单,名单id作为bitmaps的偏移量,每次访问时与bitmaps中的id进行比较,如果访问id不在bitmaps中,则进行拦截,不给其访问。 ③采用布隆过滤器:布隆过滤器可以判断元素是否存在集合中,他的优点是空间效率和查询时间都比一般算法快,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 ④进行实时监控:对于redis缓存中命中率急速下降时,迅速排查访问对象和访问数据,将其设置为黑名单。 2.缓存击穿: (1)问题描述:key中对应数据存在,当key中对应的数据在缓存中过期,而此时又有大量请求访问该数据,缓存中过期了,请求会直接访问数据库并回设到缓存中,高并发访问数据库会导致数据库崩溃。 ? (2)解决方案: ①预先设置热门数据:在redis高峰访问时期,提前设置热门数据到缓存中,或适当延长缓存中key过期时间。 ②实时调整:实时监控哪些数据热门,实时调整key过期时间。 ③对于热点key设置永不过期。 3、缓存雪崩·: (1)问题描述:key中对应数据存在,在某一时刻,缓存中大量key过期,而此时大量高并发请求访问,会直接访问后端数据库,导致数据库崩溃。 注意:缓存击穿是指一个key对应缓存数据过期,缓存雪崩是大部分key对应缓存数据过期 正常访问下如图: 缓存失效瞬间如下图: ? (2)解决方法: ①构建多级缓存机制:nginx缓存+redis缓存+其他缓存。 ②设置过期标志更新缓存:记录缓存数据是否过期,如果过期会触发另外一个线程去在后台更新实时key的缓存。 ③将缓存可以时间分散:如在原有缓存时间基础上增加一个随机值,这个值可以在1-5分钟随机,这样过期时间重复率就会降低,防止大量key同时过期。 ④使用锁或队列机制:使用锁或队列保证不会有大量线程一次性对数据库进行读写,从而避免大量并发请求访问数据库,该方法不适用于高并发情况。 |
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