Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。

一、缓存穿透

  是指查询一个数据库一定不存在的数据,正常的使用缓存的流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放到缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。

  1、参数传入对象主键ID

  2、根据key从缓存中获取对象

  3、如果对象不为空,直接返回

  4、如果对象为空,进入数据库查询

  5、如果从数据库查询出的对象不为空,则放入缓存(设置过期时间)

  想象一下这个情况,如果传入的参数为-1,会是怎么样?这个-1,就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库,而每次查询都是空,每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击,就可以利用这个漏洞,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。即便是采用UUID,也是很容易找到一个不存在的KEY,进行攻击。

  解决办法是:采用缓存空值方式,也就是第五步,如果从数据库查询的对象为空,也放入缓存,只是设定缓存过期时间较短,几十秒钟。来减少恶意攻击带给数据库的压力。

缓存雪崩

  是指在某一时间段,缓存集中过期失效。

  产生雪崩的原因之一,比如在写本文的时候,马上就要到双十二零点,很快就会迎来一波抢购,这波商品时间比较集中的放入了缓存,假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候,这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询,都落到了数据库上,对于数据库而言,就会产生周期性的压力波峰。

  集中过期这类自然形成的缓存雪崩并不是致命的,因为一定是在某个时间段集中销毁缓存,那么那个时候数据库是可以顶得住压力的。无非就是对数据库产生周期性压力而已。比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或者断网,因为这对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间把数据库压垮。

  为了防止缓存雪崩,拿电商举例一般是采取不同分类商品,缓存不同周期。在同一分类中的商品,加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间,而且,热门类目的商品缓存时间长一些,冷门类目的商品缓存时间短一些,也能节省缓存服务的资源。

缓存击穿

  缓存击穿,是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

  其实,大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。所以,务实主义的小编,对主打商品都是早早的做好了准备,让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款,也是直接设为永不过期就好了。

  

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