redis缓存一致性、穿透、击穿、雪崩问题
2020-12-07 本文已影响0人
matthewfly
- 一致性问题
- 原因：由于数据写入更新db操作分为更新db、更新缓存两步，而两步并非原子性操作，所以存在数据不一致问题。
- 建议方案：在做更新操作时，先更新db，因为我们数据以db为准，如果后续更新缓存失败，可以以db重建数据，不影响业务正确性。
- 更优方案：类似于分布式事务最终一致性，更新完db后，将操作放入消息队列，利用消息队列的重试保证缓存的更新，若达到重试次数发送警告人工干预。
- 缓存穿透
- 原因：缓存中不存在key对应的数据，同时db中也不存在该数据，每次访问都将从缓存到db走一遍，当访问量过大时可能拖垮数据库。
- 解决方案：由于缓存不存在导致的穿透，可以简单的将不存在的key也添加空数据缓存，设置较短有效时间；另外，可以添加布隆过滤器等，不存在的key在布隆过滤器中肯定为空，也可以防止穿透。
- 缓存击穿
- 原因：缓存中存在的高热点数据已经过期，此时大量并发请求访问这些热点数据，都将之间访问db，可能导致数据被压垮。
- 解决方案：为高热点数据数据库访问建立互斥锁，例如redis的setnx命令，访问db前先尝试获取锁，成功则访问db，失败则再次读取缓存。
- 缓存雪崩
- 原因：缓存服务器重启或者大量缓存同时失效时，高并发的访问将之间打到数据库，造成数据库被压垮。
- 解决方案：通过加锁或者队列限制对db访问；对同一时间大量失效的缓存，分散其失效时间，随机增加一小段失效时间。
