Redis缓存穿透、击穿、雪崩面试题详解

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Redis缓存穿透、击穿、雪崩面试题分析

缓存穿透

问题:

指的是客户端请求的数据在缓存中找不到,数据库中也没有存储,客户端还不断的发起请求。这样每次都无法在数据库查询到,缓存中永远没有这个数据。

这样的话,客户端一直去访问,会给后端数据库带来很大压力。

解决方案:

方案一:将空值存储到redis中

在查询数据库后,将该用户存储到redis中,值存储一个null值,这样下一次这个用户再来访问直接从redis中返回即可。但是为了不让这些没意义的数据一直存在占用内存,将有效时间设置短点。

  • 优点:实现简单,维护方便
  • 缺点:
  • 会占用更多的内存消耗
  • 造成短期的不一致
1. if ("数据" == null) { 
2. // 如果数据库中不存在 返回错误信息 存储到redis中 value设置为null,有效时间设置短点 防止出现缓存穿透两分钟 
3. String key = "用户id"; 
4.     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",2L,TimeUnit.MINUTES); 
5. }
1. // 判断缓存是否为"" 直接返回 
2. if ("".equals("数据")) {
3. return "数据错误"; 
4. }

方案二:使用布隆过滤器

客户端每次发送请求,先去布隆过滤器中查询是否有没有这个数据,如果有直接返回,没有则去redis中查找。依次类推。

这个布隆过滤器复制了mysql中类似于字节的数据,所以可能出现过滤误判的情况,导致缓存穿透

  • 优点:内存占用少,没有多余的key
  • 缺点:
  • 实现起来比较复杂
  • 存在误判操作

其他方案:

  • 增强id的复杂度,避免被猜测id规律
  • 做好数据的基础格式校验
  • 加强用户权限校验

 

缓存雪崩

问题:

指的是大量缓存集中在一个时间段失效或者redis服务宕机,从而大量请求去访问数据库,带来巨大压力。

缓存集体失效:

缓存服务器宕机:

这种情况比较严重

解决方案:

在每个缓存的失效时间上增加一个随机值,这样缓存的失效时间的重复率就会降低,很难再次引起缓存集体失效的事件。【不能解决缓存服务器宕机】

其他方案:

  • 搭建redis集群,提高服务的可用性
  • 一台宕机后,其他机器继续提供服务
  • 给缓存业务添加降级限流策略
  • 限制请求的并发数量
  • 给业务添加多级缓存
  • 添加多个缓存,减少访问数据库的频率

缓存击穿

问题:

对于缓存击穿也可以理解为热点key问题,就是一个被高并发访问而且缓存重建业务比较复杂的key突然失效(缓存中没有 数据库中有的数据),这时会有无数的请求访问数据库,造成数据库巨大压力。

解决方案:

方案一:互斥锁【加锁机制】

多个线程并发访问时,先拿到的锁先去查询数据库,别的线程需要等待【定时发起重试】,为了保证最后因为某种原因释放锁失败,所以在重建抢夺锁的时候,给锁设置一个有效期,做兜底方案。

 

  • 优点:
  • 没有额外的内存消耗
  • 保证了数据的一致性
  • 实现起来简单
  • 缺点:
  • 没有抢到锁的线程需要等待,性能受影响
  • 可能发生死锁

锁逻辑:

1. // 获取锁
2. private boolean tryLock(String key){
3.     Boolean isLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10L, TimeUnit.SECONDS); 
4.     return BooleanUtil.isTrue(isLock); 
5. } 
6. // 释放锁 
7. private void unLock(String key){
8.     stringRedisTemplate.delete(key); 
9. }
10. 
11.

业务逻辑:

1. // 尝试获取到互斥锁 
2. String lockKey = "lock:"+id; boolean tryLock = tryLock(lockKey);
3. // 判断是否获取到锁
4. try { 
5. if (!tryLock) {
6. // 没有拿到锁 
7.         Thread.sleep(50); 
8. return queryShopWithBreakdown(id); 
9.     } 
10. // 拿到锁 
11. // 再次判断缓存中是否有数据,防止别的线程中途重建 
12. String key = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key); 
13. if (StrUtil.isNotBlank(key)){
14. // 如果有数据直接返回 不需要重建 
15. return JSONUtil.toBean(key,User.class); 
16.     } 
17. // 不存在查询数据库 
18.     user = getById(id); 
19. // 防止后面线程抢先 
20.     Thread.sleep(500); 
21. if (user == null) {
22. return null; 
23.     } 
24. // 将返回结果存入redis中 设置有效期30分钟
25.     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(user),30L,TimeUnit.MINUTES); 
26. } catch (InterruptedException e) { 
27. throw new RuntimeException(e); 
28. }finally { 
29. // 释放锁,中途发生异常也需要释放 
30.     unLock(lockKey);
31. } 
32. // 返回数据 
33. return user;

 

方案二:逻辑失效【热点数据】

使用逻辑失效时间,并不是TTL,是当前时间和过期时间相加得来。如果当前时间大于过期时间,就证明数据已过期,需要去更新缓存。同样需要抢夺互斥锁,但是抢夺不到的直接返回之前的数据,不会等待。抢夺到的开启一个新的线程负责更新缓存并重置过期时间,最后释放锁。

  • 优点:线程无需等待,性能较好
  • 缺点:
  • 数据短时间不能保证一致
  • 有额外的内存消耗
  • 实现起来比较复杂

重建方法:

1. public void saveRedis(Long id,Long expire){ 
2. // 从数据库查询 
3. User user = getById(id); 
4. RedisData redisData = new RedisData(); 
5.     redisData.setData(user); 
6. // 当前时间和过期时间相加
7.     redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expire)); 
8. // 添加到缓存
9.     stringRedisTemplate.opsForValue().set(key+id,JSONUtil.toJsonStr(redisData)); 
10. }

业务逻辑:

1. // 判断缓存是否过期 
2. RedisData redisdata = JSONUtil.toBean(userJson, RedisData.class);
3. JSONObject data = (JSONObject)redisdata.getData(); 
4. user = JSONUtil.toBean(data, User.class); 
5. LocalDateTime expireTime = redisdata.getExpireTime(); 
6. // 过期时间是否在当前时间后面 
7. if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){ 
8. // 没过期 
9. return shop; 
10. } 
11. // 过期 
12. // 尝试获取锁 
13. String lockKey = "lock:"+id; 
14. boolean isLock = tryLock(lockKey); 
15. if (!isLock){ 
16. // 没有拿到锁 直接将之前过期数据返回 
17. return shop; 
18. } 
19. try { 
20. // 拿到锁 开启一个线程 
21. new Thread(new Runnable() {
22. @Override
23. public void run() { 
24. // 重建缓存 
25.             saveShop2Redis(id,20L); 
26.         } 
27.     }).start(); 
28. } catch (Exception e) {
29. throw new RuntimeException(e); 
30. }finally { 
31.     unLock(lockKey); 
32. }
33.return shop;
相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
相关文章
|
14天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
本文详解缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发及缓存预热等问题,提供高可用解决方案,帮助你在大厂面试和实际工作中应对这些常见并发场景。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
|
26天前
|
存储 缓存 监控
利用 Redis 缓存特性避免缓存穿透的策略与方法
【10月更文挑战第23天】通过以上对利用 Redis 缓存特性避免缓存穿透的详细阐述,我们对这一策略有了更深入的理解。在实际应用中,我们需要根据具体情况灵活运用这些方法,并结合其他技术手段,共同保障系统的稳定和高效运行。同时,要不断关注 Redis 缓存特性的发展和变化,及时调整策略,以应对不断出现的新挑战。
62 10
|
26天前
|
缓存 监控 NoSQL
Redis 缓存穿透的检测方法与分析
【10月更文挑战第23天】通过以上对 Redis 缓存穿透检测方法的深入探讨,我们对如何及时发现和处理这一问题有了更全面的认识。在实际应用中,我们需要综合运用多种检测手段,并结合业务场景和实际情况进行分析,以确保能够准确、及时地检测到缓存穿透现象,并采取有效的措施加以解决。同时,要不断优化和改进检测方法,提高检测的准确性和效率,为系统的稳定运行提供有力保障。
48 5
|
26天前
|
缓存 监控 NoSQL
Redis 缓存穿透及其应对策略
【10月更文挑战第23天】通过以上对 Redis 缓存穿透的详细阐述,我们对这一问题有了更深入的理解。在实际应用中,我们需要根据具体情况综合运用多种方法来解决缓存穿透问题,以保障系统的稳定运行和高效性能。同时,要不断关注技术的发展和变化,及时调整策略,以应对不断出现的新挑战。
43 4
|
26天前
|
存储 NoSQL Redis
Redis常见面试题:ZSet底层数据结构,SDS、压缩列表ZipList、跳表SkipList
String类型底层数据结构,List类型全面解析,ZSet底层数据结构;简单动态字符串SDS、压缩列表ZipList、哈希表、跳表SkipList、整数数组IntSet
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
数据的存储--Redis缓存存储(一)
数据的存储--Redis缓存存储(一)
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
数据的存储--Redis缓存存储(二)
数据的存储--Redis缓存存储(二)
数据的存储--Redis缓存存储(二)
|
1月前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。
【10月更文挑战第4天】Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。随着数据增长,有时需要将 Redis 数据导出以进行分析、备份或迁移。本文详细介绍几种导出方法:1)使用 Redis 命令与重定向;2)利用 Redis 的 RDB 和 AOF 持久化功能;3)借助第三方工具如 `redis-dump`。每种方法均附有示例代码,帮助你轻松完成数据导出任务。无论数据量大小,总有一款适合你。
77 6
|
1月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
redis和缓存及相关问题和解决办法 什么是缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
本文深入探讨了Redis缓存的相关知识,包括缓存的概念、使用场景、可能出现的问题(缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿)及其解决方案。
186 0
redis和缓存及相关问题和解决办法 什么是缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
|
15天前
|
存储 缓存 NoSQL
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
本文介绍了引入缓存后的系统架构,通过缓存可以提升访问性能、降低网络拥堵、减轻服务负载和增强可扩展性。文中提供了相关图片和视频讲解,并讨论了数据库读写分离、分库分表等方法来减轻数据库压力。同时,文章也指出了缓存可能带来的复杂度增加、成本提高和数据一致性问题。
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
下一篇
无影云桌面