NoSQL 開發中或多或少都會用到,也是面試必問知識點。最近這幾天的面試每一場都問到了。但是感覺回答的並不好,還有很多需要梳理的知識點。這裡通過幾篇 Redis 筆記整個梳理一遍,後面再加上面試題。 Redis 系列: 1. Redis系列(一)Redis入門 2. Redis系列(二)Redi... ...
NoSQL 開發中或多或少都會用到,也是面試必問知識點。最近這幾天的面試每一場都問到了。但是感覺回答的並不好,還有很多需要梳理的知識點。這裡通過幾篇 Redis 筆記整個梳理一遍,後面再加上面試題。
Redis 系列:
- Redis系列(一)Redis入門
- Redis系列(二)Redis的8種數據類型
- Redis系列(三)Redis的事務和Spring Boot整合
- Redis系列(四)Redis配置文件和持久化
- Redis系列(五)發佈訂閱模式、主從複製和哨兵模式
- Redis系列(六)Redis 的緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩
- Redis命令參考
1、Redis可能的問題
Redis 緩存的使用,極大的提升了應用程式的性能和效率,特別是數據查詢方面。但同時,它也帶了一些問題。其中,最要害的是問題,就是數據一致性的問題,從嚴格意義上講,這個問題無解。如果對數據的一致性要求很高,那麼久不能使用緩存。
另外一些典型的問題就是,緩存穿透、緩存雪崩緩存擊穿,目前,是業界也都有比較流行的解決方案。
2、緩存穿透(查不到數據導致)
緩存穿透的概念簡單,用戶想要查詢一個數據,發現 Redis 記憶體資料庫沒有,也就是緩存沒有命中。於是向持久層資料庫查詢。發現也沒有,於是本次查詢失敗。當用戶很多的時候,緩存都沒有命中,於是都去請求了持久層資料庫。這給持久層資料庫造成很大的壓力,這時候就相當於出現了緩存穿透。
解決方案:
1、布隆過濾器
布隆過濾器是一種數據結構,對所有可能查詢的參數以 hash 形式存儲,在控制層先進行校驗,不符合則丟棄,從而避免了對底層存儲系統的查詢壓力。
2、緩存空對象
當存儲層不命中後,即使返回的空對象也將其緩存起來,同步會同步一個過期時間,之後再訪問這個數據將會從存儲中獲取,保護了後端數據源。
但是這種方法會存在兩個問題:
1、如果控制能夠被緩存起來,這就意味著緩存需要更多的空間存儲,因為這當中可能會有很多的空值的鍵;
2、即使對空值設置了過期時間,還是會存在緩存層和存儲層的數據會有一段時間視窗的不一致,這對於需要保持一致性的業務會有影響。
2、緩存擊穿(請求太多,緩存過期)
這裡需要註意和緩存穿透的區別。緩存擊穿,是指一個 key 非常熱點,在不停的扛著大併發,大併發集中對這一個點進行訪問,當這個 key 在失效的瞬間,持續的大併發就穿破緩存,直接請求資料庫,就像在一個屏障上鑿開了一個洞。
當某個 key 在過期的瞬間,有大量的請求併發訪問,這類數據一般是熱點數據,由於緩存過期,會同時訪問資料庫來查詢最新的數據,並回寫緩存,會導致資料庫瞬間壓力過大。
解決方案:
1、設置熱點數據永不過期
從緩存層來看,沒有設置過期時間,所以不會出現熱點 key 過期後產生的問題。
2、加互斥鎖
分散式鎖:使用分散式鎖,保證對於每個 key 同時只有一個線程去查詢後端服務,其他線程沒有獲得分散式鎖的許可權,因此只需要等待即可。這種方式將高併發的壓力轉移到了分散式鎖,因對分散式鎖的考驗很大。
3、緩存雪崩
緩存雪崩,是指在某一個時間段,緩存集中過期失效。
產生雪崩的原因之一,比如馬上就要雙十二零點,,很快就會有一波搶購,這波商品時間比較集中的放在了緩存,假設緩存一個小時。那麼到了凌晨一點鐘的時候,這批商品的緩存就都會過期了。而對這批商品的訪問查詢,都落到資料庫上,對於資料庫而言,就會產生周期性的壓力波峰。於是所有的請求都會到達存儲層,存儲層的調用量會暴增,造成存儲層也回掉的情況。
其實集中時期,倒不是非常致命,比較致命的緩存雪崩,是緩存伺服器某個節點宕機或者斷網。因為自然形成 的緩存雪崩,一定是某個時間段中創建緩存,這個時候也是可以頂住壓力的。無非就是對資料庫產生周期性的壓力而已。而緩存服務節點的宕機,對於資料庫伺服器的壓力是不可預的,很有可能瞬間就把資料庫壓垮。
解決方案
1、Redis 高可用
這個思想的含義是,既然 redis 有可能掛掉,那我多增設幾台 redis,這樣一臺掛掉之後其他的還可以繼續工作,其實就是搭建的集群。
2、限流降級
這個解決方案的思想是,在緩存失效後,通過加鎖或者隊列來控制資料庫寫緩存的線程數量。比如對某個 key 只允許一個線程查詢數據和寫緩存,其他線程等待。
3、數據預熱
數據預熱的含義是在正式部署之前,把可能的數據線預先訪問一遍,這樣部分可能大量訪問的數據就會載入到緩存。在即將發生大併發訪問前手動觸發載入緩存不同的key,設置不同的過期時間,讓緩存失效的時間點儘量均勻。