Redis缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩

我就是我 2024-03-17 17:38 56阅读 0赞

### 引言 ###

在高并发的系统中，缓存是提高性能和减轻数据库压力的重要手段之一。Redis作为一种常用的缓存解决方案，被广泛应用于各种系统中。然而，当缓存使用不当或者面对特定的情况时，可能会出现缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩等问题。本文将详细介绍这三个问题的概念、原因和解决方法，并提供详细的Java示例代码。

### 1. 缓存击穿 ###

#### 1.1 概念 ####

缓存击穿是指在缓存中不存在但数据库中存在的数据，当有大量并发请求同时访问这个不存在的数据时，这些请求会穿透缓存直接访问数据库，导致数据库压力过大，性能下降。

#### 1.2 原因 ####

缓存击穿通常发生在以下情况下：

*  热点数据失效：某个热点数据在缓存中过期或被删除，而此时又有大量请求同时访问该数据。
 *  并发查询：多个请求同时查询一个不存在的数据，导致缓存无法命中，请求直接访问数据库。

#### 1.3 解决方法 ####

##### 1.3.1 互斥锁（Mutex Lock） #####

使用互斥锁可以保证只有一个线程可以访问数据库，其他线程等待该线程查询数据库并将结果写入缓存。这样可以避免多个线程同时访问数据库，减轻数据库压力。

以下是使用Java的Redisson库实现互斥锁的示例代码：

import org.redisson.Redisson;
    import org.redisson.api.RLock;
    import org.redisson.api.RedissonClient;
    import org.redisson.config.Config;
    
    public class CacheBreakdownSolution {
        private static final String LOCK_KEY = "lock:key";
        private static final String CACHE_KEY = "cache:key";
    
        public static void main(String[] args) {
            Config config = new Config();
            config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
    
            RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
            RLock lock = redisson.getLock(LOCK_KEY);
    
            try {
                lock.lock();
    
                // 查询缓存
                Object cacheData = getFromCache(CACHE_KEY);
                if (cacheData == null) {
                    // 查询数据库
                    Object dbData = getFromDatabase();
                    // 将数据写入缓存
                    writeToCache(CACHE_KEY, dbData);
                }
            } finally {
                lock.unlock();
                redisson.shutdown();
            }
        }
    
        private static Object getFromCache(String key) {
            // 从缓存中获取数据的逻辑
            return null;
        }
    
        private static Object getFromDatabase() {
            // 从数据库中获取数据的逻辑
            return null;
        }
    
        private static void writeToCache(String key, Object data) {
            // 将数据写入缓存的逻辑
        }
    }

##### 1.3.2 预加载（Cache Preloading） #####

预加载是指在缓存中设置短暂的过期时间，当缓存数据即将过期时，提前异步更新缓存。这样可以避免缓存失效时大量请求直接访问数据库。

以下是使用Java的Spring Boot和Redis实现缓存预加载的示例代码：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
    import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
    import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
    import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    import java.util.concurrent.CompletableFuture;
    
    @SpringBootApplication
    @EnableAsync
    public class CacheBreakdownSolution {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(CacheBreakdownSolution.class, args);
        }
    
        @Autowired
        private DataService dataService;
    
        @Cacheable(value = "cache", key = "'cache:key'")
        public Object getData() {
            return dataService.getDataFromDatabase();
        }
    
        @Async
        @CacheEvict(value = "cache", key = "'cache:key'")
        public CompletableFuture<Void> preloadData() {
            dataService.preloadDataToCache();
            return CompletableFuture.completedFuture(null);
        }
    
        @Service
        public static class DataService {
            public Object getDataFromDatabase() {
                // 从数据库中获取数据的逻辑
                return null;
            }
    
            public void preloadDataToCache() {
                // 预加载数据到缓存的逻辑
            }
        }
    }

在上述示例中，使用Spring Boot的缓存注解`@Cacheable`和`@CacheEvict`来实现缓存的读取和更新。通过异步调用`preloadData()`方法，可以在缓存过期前预加载数据到缓存中。

### 2. 缓存穿透 ###

#### 2.1 概念 ####

缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存和数据库中都不存在该数据，因此每次查询都会直接访问数据库，导致数据库压力过大。

#### 2.2 原因 ####

缓存穿透通常发生在以下情况下：

*  恶意攻击：攻击者故意查询不存在的数据，以此来消耗系统资源。
 *  频繁查询不存在的数据：系统中的业务逻辑错误或设计不合理，导致频繁查询不存在的数据。

#### 2.3 解决方法 ####

##### 2.3.1 布隆过滤器（Bloom Filter） #####

布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。它可以快速判断一个查询是否存在于缓存或数据库中，从而避免无效的查询。

以下是使用Java的Guava库实现布隆过滤器的示例代码：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
    import com.google.common.hash.Funnels;
    
    public class CachePenetrationSolution {
        private static final int EXPECTED_INSERTIONS = 1000000;
        private static final double FPP = 0.01;
    
        private static final BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), EXPECTED_INSERTIONS, FPP);
    
        public static void main(String[] args) {
            // 初始化布隆过滤器
            initBloomFilter();
    
            // 查询数据
            String data = "data";
            if (isDataExist(data)) {
                // 从缓存或数据库中获取数据
                Object result = getData(data);
            } else {
                // 数据不存在
                // ...
            }
        }
    
        private static void initBloomFilter() {
            // 将已有数据添加到布隆过滤器中
            // ...
        }
    
        private static boolean isDataExist(String data) {
            return bloomFilter.mightContain(data);
        }
    
        private static Object getData(String data) {
            // 从缓存或数据库中获取数据的逻辑
            return null;
        }
    }

在上述示例中，通过使用布隆过滤器，可以在查询数据之前快速判断数据是否存在于缓存或数据库中。如果数据不存在，可以避免无效的查询。

### 3. 缓存雪崩 ###

#### 3.1 概念 ####

缓存雪崩是指缓存中的大量数据同时过期失效，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大，甚至引起数据库宕机。

#### 3.2 原因 ####

缓存雪崩通常发生在以下情况下：

*  缓存服务器宕机：缓存服务器发生故障或宕机，导致缓存失效。
 *  大量数据同时过期：由于某种原因，缓存中的大量数据在同一时间段内同时过期。
 *  数据库压力过大：当缓存失效后，大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大。

#### 3.3 解决方法 ####

##### 3.3.1 数据过期时间随机化（Expiration Time Randomization） #####

通过将缓存数据的过期时间随机化，可以避免大量数据同时过期失效。将每个缓存数据的过期时间添加一个随机值，使得缓存数据的过期时间分散

在不同的时间点，从而减少缓存同时失效的概率。

以下是使用Java的Redisson库实现数据过期时间随机化的示例代码：

import org.redisson.Redisson;
    import org.redisson.api.RBucket;
    import org.redisson.api.RedissonClient;
    import org.redisson.config.Config;
    
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class CacheAvalancheSolution {
        private static final String CACHE_KEY = "cache:key";
        private static final int EXPIRATION_TIME = 3600; // 缓存过期时间，单位：秒
        private static final int MAX_DEVIATION = 300; // 最大过期时间偏差，单位：秒
    
        public static void main(String[] args) {
            Config config = new Config();
            config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
    
            RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
            RBucket<Object> bucket = redisson.getBucket(CACHE_KEY);
    
            // 获取缓存数据
            Object data = bucket.get();
            if (data == null) {
                // 查询数据库
                data = getDataFromDatabase();
    
                // 将数据写入缓存，并设置随机过期时间
                if (data != null) {
                    int expiration = EXPIRATION_TIME + new Random().nextInt(MAX_DEVIATION);
                    bucket.set(data, expiration, TimeUnit.SECONDS);
                }
            }
    
            redisson.shutdown();
        }
    
        private static Object getDataFromDatabase() {
            // 从数据库中获取数据的逻辑
            return null;
        }
    }

在上述示例中，通过生成一个随机值，将缓存数据的过期时间设置为缓存过期时间加上随机值，从而实现数据过期时间的随机化。

##### 3.3.2 备份缓存（Cache Backup） #####

通过设置多级缓存架构，将缓存数据同时存储在多个缓存服务器中，以备份的方式提供数据访问。当某个缓存服务器发生故障或宕机时，可以从其他缓存服务器中获取数据，避免缓存雪崩。

以下是使用Java的Spring Boot和Redis实现缓存备份的示例代码：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.boot.SpringApplication;
    import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
    import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    @SpringBootApplication
    public class CacheAvalancheSolution {
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(CacheAvalancheSolution.class, args);
        }
    
        @Autowired
        private DataService dataService;
    
        @Cacheable(value = "primaryCache", key = "'cache:key'")
        public Object getData() {
            Object data = dataService.getDataFromCache();
            if (data == null) {
                // 从备份缓存中获取数据
                data = dataService.getDataFromBackupCache();
            }
            return data;
        }
    
        @Service
        public static class DataService {
            public Object getDataFromCache() {
                // 从主缓存中获取数据的逻辑
                return null;
            }
    
            public Object getDataFromBackupCache() {
                // 从备份缓存中获取数据的逻辑
                return null;
            }
        }
    }

在上述示例中，通过使用Spring Boot的缓存注解`@Cacheable`，可以先从主缓存中获取数据，如果数据不存在，则从备份缓存中获取数据。这样可以确保在主缓存失效时仍能提供数据访问。

### 结论 ###

缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是常见的缓存相关问题，在设计和使用缓存时需要注意避免这些问题的发生。通过使用互斥锁、预加载、布隆过滤器、数据过期时间随机化和缓存备份等解决方法，可以有效地解决这些问题，提高系统的性能和可靠性。

然而，需要根据具体的系统情况选择合适的解决方法，并进行适当的调优和测试，以确保缓存的正确使用和稳定性。

公众号请关注"果酱桑", 一起学习,一起进步!