Redis缓存穿透、击穿、雪崩到底是个啥？7张图告诉你

妖狐艹你老母 2023-09-23 19:59 103阅读 0赞

目录  
一、缓存是什么？  
二、缓存的作用和成本  
1、缓存的作用：  
2、缓存的成本：  
三、缓存作用模型  
1、根据id查询数据缓存流程  
四、缓存更新策略  
1、内存淘汰  
2、超时剔除  
3、主动更新  
五、缓存穿透  
解决方法：  
六、缓存雪崩  
七、缓存击穿  
1、通过互斥锁解决缓存击穿  
2、根据id查询商品信息，基于互斥锁解决缓存击穿问题  
3、通过逻辑过期解决缓存击穿  
八、Redis工具类  
NoSQL数据库进阶实战  
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一、缓存是什么？  
缓存就是数据交换的缓存区，是存储数据的地方，一般读写性能较高。

二、缓存的作用和成本  
1、缓存的作用：  
降低后端负载  
提高读写效率，降低响应时间  
2、缓存的成本：  
数据一致性成本  
代码维护成本  
运维成本  
三、缓存作用模型

1、根据id查询数据缓存流程

四、缓存更新策略  
1、内存淘汰  
Redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存。

2、超时剔除  
当缓存数据设置TTL时间，到期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存。

3、主动更新  
编写业务逻辑，在修改数据库的同时，更新缓存。

五、缓存穿透  
缓存穿透是指客户端请求的数据在Redis和数据库中都不存在，这样就无法进行缓存，这些请求都会打到数据库。

解决方法：  
1、缓存空对象

对不存在的数据也在Redis中建立缓存，值为空，并设置一个较短的TTL时间。

优点：实现简单，维护方便；  
缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的数据不一致；  
2、布隆过滤器

利用布隆过滤算法，在请求进入Redis之前，先判断是否存在，如果不存在则直接拒绝访问。

优点：内存占用小  
缺点：① 实现复杂；② 存在误判的可能；  
六、缓存雪崩  
缓存雪崩是指同一时间段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求打到数据库，带来巨大压力。

解决方式：

给不同的key的TTL添加随机值；  
利用Redis集群提高服务的可用性；  
给缓存添加降级限流策略；  
给业务添加多级缓存；  
七、缓存击穿  
缓存击穿也叫热点key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key失效了，无数的请求访问会在瞬间打到数据库，带来巨大压力。

1、通过互斥锁解决缓存击穿  
给缓存重建过程加锁，确保重建过程只有一个线程执行，其它线程等待。

互斥锁的最大问题是，线程等待问题，性能较差。

2、根据id查询商品信息，基于互斥锁解决缓存击穿问题

3、通过逻辑过期解决缓存击穿  
逻辑过期的优点是性能好，缺点是不保证一致性，有额外的内存消耗，实现复杂。

八、Redis工具类  
// 解决缓存穿透  
Goods goods = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE\_GOODS\_KEY, id, Goods.class, this::getById, CACHE\_GOODS\_TTL, TimeUnit.MINUTES);

// 互斥锁解决缓存击穿  
Goods goods = cacheClient.queryWithMutex(CACHE\_GOODS\_KEY, id, Goods.class, this::getById, CACHE\_GOODS\_TTL, TimeUnit.MINUTES);

// 逻辑过期解决缓存击穿  
Goods goods = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE\_GOODS\_KEY, id, Goods.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);  
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package com.guor.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;  
import cn.hutool.core.util.StrUtil;  
import cn.hutool.json.JSONObject;  
import cn.hutool.json.JSONUtil;  
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;  
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;  
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;  
import java.util.concurrent.ExecutorService;  
import java.util.concurrent.Executors;  
import java.util.concurrent.TimeUnit;  
import java.util.function.Function;

@Slf4j  
@Component  
public class CacheClient \{

private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

private static final ExecutorService CACHE\_REBUILD\_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) \{  
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;  
\}

public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) \{  
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);  
\}

public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit) \{  
// 设置逻辑过期  
RedisData redisData = new RedisData();  
redisData.setData(value);  
redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));  
// 写入Redis  
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));  
\}

public <R,ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit)\{  
String key = keyPrefix + id;  
// 1.从redis查询商铺缓存  
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);  
// 2.判断是否存在  
if (StrUtil.isNotBlank(json)) \{  
// 3.存在，直接返回  
return JSONUtil.toBean(json, type);  
\}  
// 判断命中的是否是空值  
if (json != null) \{  
// 返回一个错误信息  
return null;  
\}

// 4.不存在，根据id查询数据库  
R r = dbFallback.apply(id);  
// 5.不存在，返回错误  
if (r == null) \{  
// 将空值写入redis  
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConfig.CACHE\_NULL\_TTL, TimeUnit.MINUTES);  
// 返回错误信息  
return null;  
\}  
// 6.存在，写入redis  
this.set(key, r, time, unit);  
return r;  
\}

public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) \{  
String key = keyPrefix + id;  
// 1.从redis查询商铺缓存  
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);  
// 2.判断是否存在  
if (StrUtil.isBlank(json)) \{  
// 3.存在，直接返回  
return null;  
\}  
// 4.命中，需要先把json反序列化为对象  
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);  
R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);  
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();  
// 5.判断是否过期  
if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) \{  
// 5.1.未过期，直接返回店铺信息  
return r;  
\}  
// 5.2.已过期，需要缓存重建  
// 6.缓存重建  
// 6.1.获取互斥锁  
String lockKey = RedisConfig.LOCK\_GOODS\_KEY + id;  
boolean isLock = tryLock(lockKey);  
// 6.2.判断是否获取锁成功  
if (isLock)\{  
// 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建  
CACHE\_REBUILD\_EXECUTOR.submit(() -> \{  
try \{  
// 查询数据库  
R newR = dbFallback.apply(id);  
// 重建缓存  
this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);  
\} catch (Exception e) \{  
throw new RuntimeException(e);  
\}finally \{  
// 释放锁  
unlock(lockKey);  
\}  
\});  
\}  
// 6.4.返回过期的商铺信息  
return r;  
\}

public <R, ID> R queryWithMutex(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) \{  
String key = keyPrefix + id;  
// 1.从redis查询商铺缓存  
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);  
// 2.判断是否存在  
if (StrUtil.isNotBlank(json)) \{  
// 3.存在，直接返回  
return JSONUtil.toBean(json, type);  
\}  
// 判断命中的是否是空值  
if (json != null) \{  
// 返回一个错误信息  
return null;  
\}

// 4.实现缓存重建  
// 4.1.获取互斥锁  
String lockKey = RedisConfig.LOCK\_GOODS\_KEY + id;  
R r = null;  
try \{  
boolean isLock = tryLock(lockKey);  
// 4.2.判断是否获取成功  
if (!isLock) \{  
// 4.3.获取锁失败，休眠并重试  
Thread.sleep(50);  
return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);  
\}  
// 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库  
r = dbFallback.apply(id);  
// 5.不存在，返回错误  
if (r == null) \{  
// 将空值写入redis  
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConfig.CACHE\_NULL\_TTL, TimeUnit.MINUTES);  
// 返回错误信息  
return null;  
\}  
// 6.存在，写入redis  
this.set(key, r, time, unit);  
\} catch (InterruptedException e) \{  
throw new RuntimeException(e);  
\}finally \{  
// 7.释放锁  
unlock(lockKey);  
\}  
// 8.返回  
return r;  
\}

private boolean tryLock(String key) \{  
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);  
return BooleanUtil.isTrue(flag);  
\}

private void unlock(String key) \{  
stringRedisTemplate.delete(key);  
\}  
\}

原文链接：https://blog.csdn.net/guorui\_java/article/details/127714488