Redis在高并发下存在的问题

比眉伴天荒 2023-03-13 02:23 17阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一、Redis 与数据库的双一致性问题
 *  二、缓存穿透
 *  三、缓存击穿
 *  四、缓存雪崩

# 一、Redis 与数据库的双一致性问题 #

**描述：** 在某些特定环境下，无论是先更新`Redis`还是更新数据库，两者的数据都有可能不一致。

***解决方案1 双写模式***  
![在这里插入图片描述][20210325192557460.png]  
***解决方案2 失效模式***  
![在这里插入图片描述][20210325192957617.png]  
***最终解决方案***

无论是双写模式还是失效模式，都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事，怎么办？

1.  如果是用户纬度数据（订单数据、用户数据），这种并发几率非常小，不用考虑这个问题，缓存数据加上过期时间，每隔一段时间触发读的主动更新即可
2.  如果是菜单，商品介绍等基础数据，也可以去使用`canal`订阅`binlog`的方式
3.  缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求
4.  通过加锁保证并发读写，写写的时候按顺序排好队。读读无所谓。所以适合使用读写锁。（业务不关心脏数据，允许临时脏数据可忽略）；

**总结：**

*  我们能放入缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的。所以缓存数据的时候加上过期时间，保证每天拿到当前最新数据即可；
 *  我们不应该过度设计，增加系统的复杂性
 *  遇到实时性、一致性要求高的数据，就应该查数据库，即使慢点。

**Canal - Binlog的增量订阅和消费组件（了解）**  
![在这里插入图片描述][20210325194621173.png]

# 二、缓存穿透 #

![在这里插入图片描述][2021032517195253.png]  
**描述：** 指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，我们没有将这次查询的`null`写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

**风险**：利用不存在的数据进行攻击，数据库瞬时压力增大，最终导致崩溃。

**解决方案：**

1.  接口层增加校验，如用户鉴权校验，或者对`id`做基础校验，`id<=0`的直接拦截；
2.  从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将`value`存为`null`，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用），这样可以防止攻击用户反复用同一个`id`暴力攻击。

# 三、缓存击穿 #

**描述：**

*  对于一些设置了过期时间的`key`，如果这些`key`可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常热点的数据
 *  如果这个`key`在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个`key`的数据查询都落到`db`，我们称为缓存击穿。

**解决方案：**

1.  设置热点数据永远不过期。
2.  加分布式锁，让未获取到分布式锁的线程自旋操作，缓解数据库的压力。分布式锁的实现方案参考：`https://hucheng.blog.csdn.net/article/details/106020884`

# 四、缓存雪崩 #

![在这里插入图片描述][20210325172901332.png]

**描述：**

缓存雪崩是指在我们设置缓存时`key`采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到`DB`，`DB`瞬时压力过重雪崩。

**解决方案：**

1.  缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
2.  如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中
3.  设置热点数据永远不过期

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