缓存雪崩

数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机。

比如一个雪崩的简单过程:

1、redis集群大面积故障

2、缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis

3、redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库

4、mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机

5、由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃。

如何预防缓存雪崩:

1.缓存的高可用性

缓存层设计成高可用,防止缓存大面积故障。即使个别节点、个别机器、甚至是机房宕掉,依然可以提供服务,例如 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 都实现了高可用。


2.缓存降级

可以利用ehcache等本地缓存(暂时支持),但主要还是对源服务访问进行限流、资源隔离(熔断)、降级等。

当访问量剧增、服务出现问题仍然需要保证服务还是可用的。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级,这里会涉及到运维的配合。


降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。

比如推荐服务中,很多都是个性化的需求,假如个性化需求不能提供服务了,可以降级补充热点数据,不至于造成前端页面是个大空白。

在进行降级之前要对系统进行梳理,比如:哪些业务是核心(必须保证),哪些业务可以容许暂时不提供服务(利用静态页面替换)等,以及配合服务器核心指标,来后设置整体预案,比如:

(1)一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级;

(2)警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警;

(3)错误:比如可用率低于90%,或者数据库连接池被打爆了,或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值,此时可以根据情况自动降级或者人工降级;

(4)严重错误:比如因为特殊原因数据错误了,此时需要紧急人工降级。


3.Redis备份和快速预热

1)Redis数据备份和恢复

2)快速缓存预热


4.提前演练

最后,建议还是在项目上线前,演练缓存层宕掉后,应用以及后端的负载情况以及可能出现的问题,对高可用提前预演,提前发现问题。

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一不存在的数据。例如:从缓存redis没有命中,需要从mysql数据库查询,查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询,造成缓存穿透。

解决思路:

如果查询数据库也为空,直接设置一个默认值存放到缓存,这样第二次到缓冲中获取就有值了,而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。

可以给key设置一些格式规则,然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。

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