作原理缓存雪崩

中处理于是全部请求都直接访问数据库从而导致数据库的压力骤增严重的会造成数据库宕机从而形成一系列连锁反应造成整个系统崩溃这就是缓存雪崩的问题。

解决办法

设置过期时间避免将大量数据设置成同一个过期时间给这些数据的过期时间加上一个随机数。

互斥锁如果发现访问的数据不在

Redis

里就加个互斥锁保证同一时间内只有一个请求来构建缓存实现互斥锁的时候最好设置超时时间防止锁一直不被释放其他的请求也一直拿不到锁双Key策略

key

当Redis故障时启动服务熔断机制暂停业务应用对缓存服务的访问直接返回错误不用再继续访问数据库但是此时暂停业务访问数据库为了减少业务影响启用请求限流机制只将少部分请求发送到数据库进行处理再多的请求就在入口直接拒绝服务等到

Redis

缓存的主节点故障宕机从节点可以切换成为主节点继续提供缓存服务避免了由于

Redis

例如秒杀活动某类商品为热点数据当缓存的某个热点数据过期了此时此时大量的请求访问了该热点数据就无法从缓存中读取直接访问数据库数据库很容易就被高并发的请求冲垮这就是缓存击穿的问题。

解决办法

不给热点数据设置过期时间由后台异步更新缓存或者在热点数据准备要过期前提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间互斥锁方案保证同一时间只有一个业务线程更新缓存未能获取互斥锁的请求要么等待锁释放后重新读取缓存要么就返回空值或者默认值。

缓存穿透

当发生缓存雪崩或击穿时数据库中还是保存了应用要访问的数据一旦缓存恢复相对应的数据就可以减轻数据库的压力缓存穿透当用户访问的数据既不在缓存中也不在数据库中导致请求在访问缓存时发现缓存缺失再去访问数据库时发现数据库中也没有要访问的数据

黑客恶意攻击故意大量访问某些读取不存在数据的业务业务操作缓存中的数据和数据库中的数据被误删

解决办法

入口处我们要判断求请求参数是否合理请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在如果判断出是恶意请求就直接返回错误避免进一步访问缓存和数据库。

缓存空值或者默认值

后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值返回给应用而不会继续查询数据库。

使用布隆过滤器快速判断数据是否存在避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

写入数据库数据时使用布隆过滤器做个标记然后在用户请求到来时业务线程确认缓存失效后可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在如果不存在就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

即使发生了缓存穿透大量请求只会查询

Redis

个哈希值对位图数组的长度取模得到每个哈希值在位图数组的对应位置。

第三步将每个哈希值在位图数组的对应位置的值设置为

当查询数据x是否在数据库时通过布隆过滤器只要查到位图数组的值的相应位置的值是否全为1只要有一个为

0就认为数据

布隆过滤器由于是基于哈希函数实现查找的高效查找的同时存在哈希冲突的可能性查询布隆过滤器说数据存在并不一定证明数据库中存在这个数据但是查询到数据不存在数据库中一定就不存在这个数据。