缓存异常:缓存雪崩、击穿、穿透

缓存雪崩

定义

大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理,会将这些请求发送到数据库,导致数据库的压力激增,是发生在大量数据同时失效的场景下

原因

1. 缓存中有大量数据同时过期,导致大量请求无法得到处理:

在这里插入图片描述

解决方案
  1. 避免给大量的数据设置相同的过期时间,设置时增加一个随机数
  2. 服务降级:非核心数据,直接返回默认值等;核心数据,继续访问缓存,再访问数据库;
2. Redis 缓存实例发生故障宕机了
解决方案
  1. 在业务系统中实现服务熔断或请求限流机制:服务过载时,启动服务熔断机制,暂停或者转移业务应用对缓存服务的访问
  2. 提前预防:通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群

缓存击穿

定义

针对某个访问非常频繁的热点数据的请求,无法在缓存中进行处理,紧接着,访问该数据的大量请求,一下子都发送到了后端数据库,导致了数据库压力激增,是发生在某个热点数据失效的场景下,和缓存雪崩相比,缓存击穿失效的数据数量要小很多,应对方法也不一样

解决方案

对于访问特别频繁的热点数据,我们就不设置过期时间了。这样一来,对热点数据的访问请求,都可以在缓存中进行处理。

缓存穿透

定义

要访问的数据既不在 Redis 缓存中,也不在数据库中,导致请求在访问缓存时,发生缓存缺失,再去访问数据库时,发现数据库中也没有要访问的数据。

原因

  1. 业务层误操作:缓存中的数据和数据库中的数据被误删除了,所以缓存和数据库中都没有数据;
  2. 恶意攻击:专门访问数据库中没有的数据;
解决方案
  1. 缓存空值或缺省值。
  2. 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在,避免从数据库中查询数据是否存在,减轻数据库压力。
  3. 在请求前端进行检测,把恶意请求直接过滤

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