<>1. Redis缓存穿透

<><1>描述

key对应的数据在数据源并不存在,每次针对此
key的请求从缓存获取不到,请求都会压到数据源,从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息,不论缓存还是数据库都没有,若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。

<><2>现象

* 应用服务器压力变大
* redis命中率降低
* 一直查询数据库,造成数据库崩溃
<><3>解决方案

* 对空值缓存
将不能存在的结果进行缓存,设置空结果较短的过期时间,最长不超过5分钟
* 设置可访问名单(白名单)
* 采用布隆过滤器
* 进行实时监控
当发现Redis的命中率开始急剧下降,需要排查访问对象和访问的数据,和运维人员配合,可以设置黑名单限制服务
<>2. Redis缓存击穿

<><1>描述

key对应的数据存在,但在 redis
中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

<><2>现象

* 数据库访问压力瞬时增大
* Redis某个key过期,大量访问使用到key, Redis里边没有出现大量key过期
* Redis正常运行
<><3>解决方案

* 预先设置热门数据,并增加有效时常
* 实时调整
实时监控Redis的热门数据,实时调整key的过期时常
* 使用锁

<>3. Redis缓存雪崩

<><1.>描述

key对应的数据存在,但在 redis
中过期,此时若有大量并发请求过来,这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存,这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。
缓存雪崩与缓存击穿的区别在于这里针对很多key缓存,前者则是某一个 key

<><2>现象

* 数据库压力变大,服务器崩溃
* 在极少时间段,大量key集中过期
<><3>解决方案

* 构建多级缓存架构
nginx缓存+redis缓存+其他缓存
* 使用锁或队列
用加锁或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进行读写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。不适用高并发情况。
* 设置过期标志更新缓存
记录缓存数据是否过期(设置前景),如果过期会触发通知另外的线程在后台更新实际key的缓存
* 将缓存失效时间分散开
可以在原有的失效时间基础上塔加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

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