1、缓存穿透

说明:缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。

解决方案:有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题

     1、最常见的则是采用布隆过滤器,将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉,从而避免了对底层存储系统的查询压力。

     2、另外也有一个更为简单粗暴的方法(我们采用的就是这种),如果一个查询返回的数据为空(不管是数 据不存在,还是系统故障),我们仍然把这个空结果进行缓存,但它的过期时间会很短,最长不超过五分钟。

 

2、缓存雪崩

说明:缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案:缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程(进程)写,从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低,就很难引发集体失效的事件。

 

3、缓存击穿

说明:对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问,是一种非常“热点”的数据。这个时候,需要考虑一个问题:缓存被“击穿”的问题,这个和缓存雪崩的区别在于这里针对某一key缓存,前者则是很多key。

解决方案:1、使用互斥锁:业界比较常用的做法,是使用mutex。简单地来说,就是在缓存失效的时候(判断拿出来的值为空),不是立即去load db,而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作(比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD)去set一个mutex key,当操作返回成功时,再进行load db的操作并回设缓存;否则,就重试整个get缓存的方法。

来个示例代码

 

public String get(key) { 
      String value = redis.get(key); 
      if (value == null) { //代表缓存值过期 
          //设置3min的超时,防止del操作失败的时候,下次缓存过期一直不能load db 
          if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功 
               value = db.get(key); 
                      redis.set(key, value, expire_secs); 
                      redis.del(key_mutex); 
              } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了,这时候重试获取缓存值即可 
                      sleep(50); 
                      get(key);  //重试 
              } 
          } else { 
              return value;       
          } 
 }

对比其余解决方案

 

 

总结

 

针对业务系统,永远都是具体情况具体分析,没有最好,只有最合适。

 

最后,对于缓存系统常见的缓存满了和数据丢失问题,需要根据具体业务分析,通常我们采用LRU策略处理溢出,Redis的RDB和AOF持久化策略来保证一定情况下的数据安全。

 

 

参考文章:https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506

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