Redis缓存穿透、击穿、雪崩解析与解决方案

如何简单理解redis的缓存穿透、击穿和雪崩?

Redis缓存异常包括雪崩、碎片和渗透，处理方案也不同。
雪崩现象：大量请求同时过期，导致数据库压力增大，系统崩溃。
解决方案：通过监控和预测，先更新缓存或设置缓存策略。
碎片问题：高并发请求同时访问相同的热点数据，导致数据库压力突然增大。
解决方案：使用互斥锁或者限流机制来限制同时的并发访问。
渗透现象：查询的数据既不在缓存中，也不在数据库中，导致每次请求都直接访问数据库，增加了数据库的压力。
对策：执行缓存预热、设置默认值或增加查询缓存。
除了以上三个常见问题外，还有缓存加热和缓存降级策略。
缓存预热是在系统上线前先将数据加载到系统缓存中，以减轻数据库压力。
缓存降级是指当缓存失效或服务出现问题时，降低服务响应质量，保证服务的基本可用性。

Redis缓存雪崩，穿透，击穿（问题及解决）

缓存雪崩

短时间内大量缓存key过期，导致大量请求直接冲击数据库，导致数据库承受巨大压力甚至崩溃。

解决方案：

均匀设置密钥过期时间，避免短时间内大量密钥过期。

对于访问非常频繁的密钥，可以考虑不设置过期时间。

缓存击穿

面对访问频率较高的热点数据，缓存无法处理请求，导致数据库瞬间承受很大压力。

解决办法：

热点数据不要设置过期时间。

引入互斥锁机制，保证单线程访问数据库和更新缓存，避免重复操作。

缓存穿透

查询数据既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求不断冲击数据库，压力增大。

解决方案：

缓存空值或者默认值，即使结果为空也缓存，并设置较短的过期时间。

使用布隆过滤器可以快速判断数据是否存在，减少数据库查询压力。

布隆过滤器原理

布隆过滤器是一种概率数据结构，可以判断集合中是否存在某个元素。
有误判率，但不存在数据误判。

布隆过滤器特性

使用多个哈希函数来降低冲突率。

误报率取决于位数组的长度和哈希函数的数量，但它保证了真正不存在的数据不会被误判为存在。

布隆过滤器应用

快速判断数据库中是否有数据，避免频繁的数据库查询，有效缓解数据库压力。

一文读懂缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案

简介：在实际项目中，当使用Redis作为缓存中间件时，可能会遇到三个主要问题：缓存穿透、缓存失效、缓存雪崩。
本文将详细介绍这三大问题的原因和解决方案。
在Redis工作流程中，当客户端发起查询时，首先会查找缓存，如果存在则直接返回，如果不存在则继续查询数据库；如果缓存和数据库中都不存在数据，就会出现问题。
1.Redis缓存渗透1.什么是缓存渗透？缓存穿透是指查询缓存或数据库中不存在的数据。
每次查询都直接穿透缓存，直接查询数据库，最终返回空结果。
这种情况下，给数据库带来了很大的压力。
2、如何解决缓存穿透？一般有两种解决方案：缓存空对象和使用布隆过滤器。
2.1.缓存空对象很容易理解当数据库找不到数据时，会缓存空对象并设置过期日期。
缺点是需要额外的内存空间，并且可能会致缓存和数据库数据不一致。
2.2.布隆过滤器布隆过滤器是一种由比特数组和多个哈希函数组成的数据结构。
初始化时，对所有key进行哈希处理，并将对应的位置元素置为1。
查询时，再次进行哈希处理，确定对应的位置元素。
如果全部为1，则该key可能在数据库中，如果全部为1，则该key不存在。
2.缓存分区1.什么是缓存分区？缓存切片是指当活跃数据过期后，大量查询请求直接穿透缓存，直接命中数据库，导致数据库压力大幅增加。
2.缓存失效如何解决？有两种解决方案：将密钥设置为永不过期，或者使用分布式锁来限制一次只能有一个查询请求。
2.1.热点键值永不过期。
设置密钥不自动过期或者定期在后台更新缓存。
2.2.并发分布式块更新使用阻塞机制只有一个线程同时获取数据并更新缓存，其他线程则等待。
3.缓存雪崩1.什么是缓存雪崩？缓存雪崩是指大量的key一次性过期或者Redis出现故障，导致数据库的查询压力增大。
2.如何修复缓存雪崩？对于大量同时过期的key，过期时间可能会分散。
针对Redis故障，需要部署高可用解决方案。
此外，您还可以使用其他策略，例如设置永不过期的密钥或使用分布式锁。