redis实战-缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

悠悠 2023-10-09 16:18 0阅读 0赞

#### 缓存穿透、击穿、雪崩 ####

*  一：故事背景
 *  二：业务场景
 *   *  2.1 业务场景
     *  2.2代码实现
 *  三：缓存穿透
 *   *  3.1 什么是缓存穿透
     *  3.2 解决方案
     *   *  3.2.1 缓存空值
         *  3.2.2 数据预热
         *  3.2.3 数据库优化查询
 *  四：缓存击穿
 *   *  4.1什么是缓存击穿
     *  4.2解决方案
     *   *  4.2.1 加锁防止并发访问数据库。
 *  五：缓存雪崩
 *   *  5.1 什么是缓存雪崩
     *  5.2解决方案
     *   *  5.2.1 设置合适的缓存过期时间
         *  5.2.2 引入多级缓存
         *  5.2.3 限流和熔断
 *  六：总结&提升
 *   *  6.1 总结
     *  6.2 提升
     *  6.3 后记

## 一：故事背景 ##

使用Redis进行缓存，我们就必须要知道使用Redis可能会出现的问题，只有这样，我们再能更好规避，更好的使用Redis，为我们服务。  
今天我们就来讲讲Redis的经典问题，**Redis缓存的穿透、击穿、雪崩。**

## 二：业务场景 ##

![在这里插入图片描述][0d5a616987ac4713bc25fb7364877217.png]

### 2.1 业务场景 ###

我们假设一个简单的业务场景，有一个在线商城系统

1.  用户可以根据商品ID查询商品信息。系统使用Redis作为缓存，将商品信息存储在缓存中，键的格式为"product:\{productId\}"，值为商品的详细信息。
2.  当用户请求查询商品信息时，首先尝试从Redis缓存中获取，如果缓存中不存在，则从数据库中查询，并将查询结果存储到缓存中。

### 2.2代码实现 ###

@Service
    public class ProductService {
        
    
        @Autowired
        private RedisTemplate<String, Product> redisTemplate;
    
        public Product getProductInfo(String productId) {
        
            // 尝试从缓存中获取商品信息
            Product product = redisTemplate.opsForValue().get("product:" + productId);
    
            if (product == null) {
        
                // 如果缓存中不存在，则从数据库查询
                product = queryProductInfoFromDatabase(productId);
    
                if (product == null) {
        
                    // 如果查询结果为空，将空值存储到缓存中，并设置较短的过期时间
                    redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, null, 300, TimeUnit.SECONDS);
                } else {
        
                    // 将查询结果存储到缓存中
                    redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, product);
                }
            }
    
            return product;
        }
    
        private Product queryProductInfoFromDatabase(String productId) {
        
            // 从数据库查询商品信息
            // ...
        }
    }

上述代码给出了，我们所述业务场景的实现。接下来我们就结合这个场景分别解释，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。

## 三：缓存穿透 ##

### 3.1 什么是缓存穿透 ###

缓存穿透指的是在**缓存中无法找到需要的数据**，导致**每次请求都需要访问底层数据存储**，从而引发数据库负载过大的情况。通常发生在恶意请求或者查询不存在的数据时。

### 3.2 解决方案 ###

#### 3.2.1 缓存空值 ####

在缓存中存储空值，并且设置一个较短的过期时间，防止频繁的查询请求，直接访问数据库。上面的代码里也编写了此部分代码

if (product == null) {
        
        // 如果查询结果为空，将空值存储到缓存中，并设置较短的过期时间
        redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, null, 300, TimeUnit.SECONDS);
        }

#### 3.2.2 数据预热 ####

在系统启动时，可以将热门或者常用的数据预先加载到缓存中，从而避免冷启动时大量的缓存穿透请求。比如可以使用定时任务进数据预热。

// 在系统启动时加载热门数据到缓存中
    @PostConstruct
    public void initCache() {
        
        // 查询热门数据
        List<Product> hotProducts = queryHotProductsFromDatabase();
        // 将热门数据放入缓存
        for (Product product : hotProducts) {
        
            redisTemplate.opsForValue().set("product:" + product.getId(), product, 5, TimeUnit.MINUTES);
        }
    }

#### 3.2.3 数据库优化查询 ####

可以通过对数据库的查询进行优化，例如使用索引、缓存数据库查询结果等方式，从而减少数据库查询的耗时，降低数据库负载，减少缓存穿透的发生。  
这个方法并未解决穿透问题，只是从数据库层面降低了缓存穿透带来的问题。

## 四：缓存击穿 ##

### 4.1什么是缓存击穿 ###

缓存击穿指的是**一个原本存在于缓存中的数据过期或者被删除**，而此时恰好有大量的请求**同时访问这个数据**，导致这些请求都无法从缓存中获取数据，而需要访问底层数据存储，从而引发数据库负载过大的情况。

### 4.2解决方案 ###

#### 4.2.1 加锁防止并发访问数据库。 ####

在缓存失效时，通过加锁来保证只有一个请求可以访问数据库，其他请求等待并共享查询结果。分布式锁可以看我的这篇博客[redis分布式锁][redis]

## 五：缓存雪崩 ##

### 5.1 什么是缓存雪崩 ###

缓存雪崩指的是在缓存中**大量的数据同时过期或失效**，导致**多个请求同时访问底层数据存储**，从而引发数据库负载过大的情况。

### 5.2解决方案 ###

#### 5.2.1 设置合适的缓存过期时间 ####

合理设置缓存的过期时间，避免大量缓存在同一时间内失效，从而降低缓存雪崩的风险。可以通过设置不同的过期时间，将缓存的过期时间分散开来，避免同时失效。

if (product != null) {
        
                    // 将查询结果存储到缓存中，并设置随机的过期时间，范围为 1~5 分钟
                    int expireTime = new Random().nextInt(5) + 1;
                    redisTemplate.opsForValue().set("product:" + productId, product, expireTime, TimeUnit.MINUTES);
                }

#### 5.2.2 引入多级缓存 ####

通过在缓存系统中引入多层级的缓存，例如一级缓存（内存缓存）和二级缓存（分布式缓存如Redis），可以在一级缓存失效时，从二级缓存获取数据，并在二级缓存中更新一级缓存，从而减少直接请求后端系统的次数。

#### 5.2.3 限流和熔断 ####

在缓存失效时，可以考虑限流和熔断策略，防止大量请求涌入后端系统，可以通过设置请求的并发数限制、请求频率限制等方式控制请求的流量，保护后端系统的稳定性。

## 六：总结&提升 ##

### 6.1 总结 ###

*  缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是常见的缓存使用问题，可能导致系统性能下降甚至系统崩溃。
 *  使用合适的缓存策略，如设置合理的缓存过期时间、使用分布式缓存等，可以有效避免这些问题的发生。

### 6.2 提升 ###

*  在使用Spring Boot和Redis进行缓存时，可以通过合理地配置缓存的过期时间、使用缓存的自动刷新功能、合理设计缓存的Key和Value结构等方式来避免这些问题的发生，从而提高系统的性能和稳定性。

### 6.3 后记 ###

通过此篇文章相信你对Redis的缓存穿透、击穿、雪崩、有了一定的了解，还在等什么，赶紧实践起来吧。

[0d5a616987ac4713bc25fb7364877217.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/0d5a616987ac4713bc25fb7364877217.png
[redis]: https://blog.csdn.net/hlzdbk/article/details/129940116