【架构-18】缓存雪崩?缓存穿透?缓存击穿?

缓存雪崩和击穿主要是因为数据不在缓存中了,而缓存穿透则是因为数据既不在缓存中,也不在数据库中。

缓存击穿

缓存击穿:少量热点的key缓存时间失效了

说白了,就是某一个热点数据,缓存中某一时刻失效了,因而大量并发请求打到数据库上,就像redis被打了一个窟窿,被击穿了一样,此时,该数据redis中没有,数据库中才有。

缓存击穿解决策略

1.双key策略:主key设置过期时间,备key不设置过期时间,在主key过期时使用备key并更新两者的数据。

2.设置热点数据不过期。

3.在更新数据库时,同时更新key

4.每次获取key都检查,key 还有多久过期,如果快过期,则更新这个 key

缓存雪崩

缓存雪崩:大量的key是已存在的,但同时失效了

当某⼀时刻发⽣⼤规模的缓存失效的情况,例如缓存服务宕机、大量key在同一时间过期,这样的后果就是⼤量的请求进来直接打到DB上,可能导致整个系统的崩溃,称为雪崩。

缓存雪崩解决方案

1.构建高可靠集群:提高系统的容错能力以防止单点故障。

2.分散过期时间:为了避免大量的缓存在同一时间过期,可以把不同的 key 过期时间随机生成,避免过期时间太过集中。

3.熔断降级:服务熔断:当缓存服务器宕机或超时响应时,为了防止整个系统出现雪崩,暂时停止业务服务访问缓存系统。

服务降级:当出现大量缓存失效,而且处在高并发高负荷的情况下,在业务系统内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求,而直接返回一个提前准备好的 fallback(退路)错误处理信息。

缓存穿透

缓存穿透:大量的key在redis里是不存在的

缓存穿透是指要访问的数据既不在 Redis 缓存中,也不在数据库中,导致请求在访问缓存时,发生缓存缺失,再去访问数据库时,发现数据库中也没有要访问的数据。此时,应用也无法从数据库中读取数据再写入缓存,来服务后续请求,这样一来,缓存也就成了"摆设"。

缓存穿透解决方案

1.布隆过滤器,在查询缓存之前先判断查询的key是否存在于布隆过滤器中,如果不存在则直接返回。

2.接口校验,在请求入口的前端进行请求检测,验证数据的合法性。

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