Redis经典问题:缓存穿透

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
简介: 本文介绍了缓存穿透问题在分布式系统和缓存应用中的严重性,当请求的数据在缓存和数据库都不存在时,可能导致数据库崩溃。为解决此问题,提出了五种策略:接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、数据库查询优化和加强监控报警机制。通过这些方法,可以有效缓解缓存穿透对系统稳定性的影响。

大家好,我是小米,今天和大家分享一个在分布式系统和缓存应用中非常经典的问题——缓存穿透。在如今的互联网时代,缓存是一种非常常用且重要的技术手段,它能够有效提高系统的性能、稳定性和响应速度。然而,在使用缓存的过程中,我们可能会遇到一些问题,其中缓存穿透就是一个比较棘手的问题。本文将详细解释什么是缓存穿透以及如何解决这一问题。希望对大家有所帮助!

什么是缓存穿透?

缓存穿透是指当用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在时,这些请求会直接落到数据库上,导致数据库在短时间内承受大量请求,从而可能导致数据库崩溃或者性能下降。这种现象通常会发生在一些恶意攻击或者不当设计的系统中。

在正常情况下,缓存能够有效地缓解数据库的压力,因为大多数请求都可以直接从缓存中获取数据。但一旦出现缓存穿透的问题,所有的请求都将落到数据库上,使得数据库承受过多的压力,从而影响系统的稳定性和性能。

针对缓存穿透的问题,我们可以采取以下几个有效的解决方案:

接口层增加校验

在接口层增加数据的校验是最基本也是最重要的步骤之一。这包括用户鉴权校验、id的基础校验等。例如,如果请求的id小于等于0,可以直接拦截请求。通过这些基础校验,我们可以有效防止恶意用户发送无效请求,从而减少对数据库的压力。

缓存空值

当在缓存中找不到数据,并且在数据库中也没有找到数据时,我们可以将这个key-value对写入缓存,value设置为null,并设置一个较短的缓存有效期(例如30秒)。这样做的好处在于,即使恶意用户反复使用同一个id进行攻击,我们可以通过缓存的空值来迅速拦截这些请求,避免对数据库造成压力。

使用布隆过滤器

布隆过滤器是一种高效的数据结构,可以将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中。如果一个数据在这个bitmap中不存在,我们可以直接认为它在数据库中也不存在。这种方式可以有效避免对数据库的查询压力,减少不必要的数据库访问。(宁可错杀一千,不可放过一人)

数据库查询优化

在缓解缓存穿透问题的同时,我们还应该注意优化数据库查询。通过建立合适的索引、优化查询语句等手段,可以提高数据库的查询效率,降低系统的响应时间,从而减少缓存穿透带来的负面影响。

加强监控报警机制

加强对系统的监控和报警机制也是预防缓存穿透的重要手段之一。通过实时监控请求量、数据库访问量等指标,我们可以及时发现异常情况,并采取相应的措施进行处理。此外,设置报警机制可以让我们在问题发生时及时采取行动,防止问题进一步恶化。

END

缓存穿透是一个常见且棘手的问题,但通过采取上述的一系列解决方案,我们可以有效缓解缓存穿透对系统造成的负面影响。在实际应用中,大家可以根据自身业务的特点和需求,结合多种方式来解决缓存穿透问题。希望本文对大家有所帮助,也欢迎大家在评论区分享自己的经验和见解,一起学习和讨论!

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