Redis缓存的运用

本文涉及的产品
云原生内存数据库 Tair,内存型 2GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Redis 版,经济版 1GB 1个月
简介: 缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。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!

1.缓存穿透

描述:查询数据在redis不存在,请求打到数据库

解决方法:

缓存空值

           当出现Redis查不到数据,数据库也查不到数据的情况,我们就把这个key保存到Redis中,设置value="null",并设置其过期时间极短,后面再出现查询这个key的请求的时候,直接返回null,就不需要再查询数据库了。但这种处理方式是有问题的,假如传进来的这个不存在的Key值每次都是随机的,那存进Redis也没有意义。

使用布隆过滤器。

如果布隆过滤器判定某个 key 不存在布隆过滤器中,那么就一定不存在,如果判定某个 key 存在,那么很大可能是存在(存在一定的误判率)。于是我们可以在缓存之前再加一个布隆过滤器,将数据库中的所有key都存储在布隆过滤器中,在查询Redis前先去布隆过滤器查询 key 是否存在,如果不存在就直接返回,不让其访问数据库,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

2.缓存击穿

描述:缓存过期,伴随大量对该 key 的请求

1)互斥锁

       比如某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程等待。这种方式会阻塞其他的线程,此时系统的吞吐量会下降

2)热点数据永不过期

物理不过期,针对热点key不设置过期时间

逻辑不过期,把过期时间存在key对应的value里,如果发现要过期了,通过一个后台的异步线程进行缓存的构建

3)熔断降级

3.缓存雪崩

描述:同一时间大批量的 key 过期

解决方法:

1)热点数据不过期

2)随机分散过期时间

4.缓存预热

缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。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!

解决思路:

1、直接写个缓存刷新页面,上线时手工操作下;

2、数据量不大,可以在项目启动的时候 自动进行加载;

3、定时刷新缓存;

5.缓存更新

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6中策略可供选择),我们 还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,

常见的策略有两种:

(1)定时去清理过期的 缓存;

(2)当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系 统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第 二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,大家 可以根据自己的应用场景来权衡。

6.缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流 程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自 动降级,也可以配置开关实现人工降级。 降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而 且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。

以参考日志级别设置预案:

(1)一般:比如 有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

(2)警告:有些服务在一 段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

(3)错 误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大 阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

(4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误 了,此时需要紧急人工降级。

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