目录
- 简介
- 缓存穿透
- 解决方案
- 1) 缓存空对象
- 2) 布编程隆过滤器
- 缓存击穿
- 解决方案
- 1) 设置永不过期
- 2) 分布式锁
- 缓存雪崩
- 解决方案
- 总结
简介
在实际业务场景中，Redis 通常与其他数据库（如关系型数据库 mysql）结合使用，以减轻后端数据库的压力。
通过将 MySQL 中频繁访问的数据缓存到 Redis 中，可以显著减少对 MySQL 的直接读取请求，从而提高系统性能和响应速度。
Redis 是一种内存中的键值存储，它具有极高的读写速度，非常适合用于缓存层。
Redis 作为缓存的优势
- 高速读写：由于 Redis 是基于内存操作，因此它的读写速度远高于基于磁盘的数据库。
- 支持多种数据结构：Redis 支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等多种数据结构，这使得它可以适应不同的应用场景。
- 持久化选项：虽然 Redis 主要运行于内存中，但它也提供了持久化的选项，可以在重启时恢复数据。
缓存穿透
缓存穿透是指当用户查询的数据在 Redis 中不存在时，查询请求会转向持久层数据库 MySQL。
如果 MySQL 中也不存在该数据，则返回一个空对象。这种情况下，若大量类似请求出现，可能会导致 MySQL 负载过大，甚至崩溃。
解决方案
1) 缓存空对象
对于不存在的数据，可以在 Redis 中缓存编程一个空对象，并设置一定的过期时间。
这样可以防止无效查询持续冲击 MySQL。然而，这种方法也有其缺点，即它会占用 Redis 编程客栈的存储空间，尤其是当存在大量的此类无效请求时。
2) 布隆过滤器
布隆过滤器是一种高效的空间效率很高的概率型数据结构，用来判断一个元素是否在一个集合中。
它通过一系列的哈希函数来计算元素的指纹，并将这些指纹存储在位数组中。
利用布隆过滤器的特点，我们可以在查询之前先检查是否存在目标数据，从而避免不必要的数据库查询。
缓存击穿
缓存击穿指的是热点数据因过期而从缓存中消失，导致大量并发请求直接冲击数据库的情况。
这种情况特别容易发生在高并发环境下，特别是那些需要频繁访问但更新不频繁的数据。
解决方案
1) 设置永不过期
对于某些非常重要的热点数据www.devze.com，可以考虑设置其永不过期，以避免突然失效带来的高并发压力。
但是，这也可能导致缓存中积累过多的过时数据，因此需要谨慎使用。
2) 分布式锁
使用分布式锁机制控制对共享资源的访问，确保同一时刻只有一个线程能够访问数据库并更新缓存。
分布式锁可以通过 Redis 自身提供的原子操作命令实现，比如 SETNX 和 EXPIRE 组合使用来创建锁。
缓存雪崩
缓存雪崩是由于大量缓存同时过期，导致短时间内大量请求涌入数据库，造成系统崩溃的现象。
这种情况比缓存击穿更为严重，因为它影响的是整个系统的稳定性。
解决方案
- 随机化过期时间：给不同的缓存项分配不同的过期时间，避免大规模缓存同时失效。可以通过在设定的过期时间上加上一个小的随机数来实现这一点。
- 热备份：为重要数据准备冗余副本，以防主缓存失效。例如，可以设置多个 Redis 实例，其中一个作为备用实例，在主实例失效时接管流量。
总结
| 问题 | 原因 | 应对方案 |
|---|---|---|
| 缓存雪崩 | 大量数据同时过期 | 给缓存数据的过期时间加上小的随机数避免同时过期 |
| 缓存击穿 | 热点数据过期 | 热点数据不设过期时间 |
| 缓存穿透 | 数据在缓存和数据库中不存在 | 缓存空值、布隆过滤器 |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(wwphpw.cppcns.com)。
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