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高并发下缓存失效问题

是缓存是在开发中最长遇到的问题,这是总结的经常遇到的几种情况。

缓存穿透

指查询一个一定不存在的数据,由于缓存时不命中,将区查询数据库,但是数据库也无此记录,我们没有将这次查询的null下入缓存,将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层区查询,失去了缓存的意义
风险:利用不存在的数据进行攻击,数据库瞬间压力增大,最终导致崩溃
解决:null结果缓存,并加入短暂过期时间

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#是否缓存空指,防止缓存穿透
spring.cache.redis.cache-null-values=true

缓存击穿

对于一些设置了过期时间的key,如果这些key可能会在某个时间点被超高并发的访问,是一种非常“热点”的数据
如果这个key在大量请求同时进来前政好失效,那么所有堆这个key的数据查询都落在了DB,我们成为缓存击穿
解决:加锁,大量并发只让一个去查,其他人等待,查到以后释放锁,其他人获取到锁,先查缓存,就会有数据,不用区DB,

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@Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)

缓存雪崩

指在我们设置缓存时key采取了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效,请求全部转发到DB,DB瞬间压力过重雪崩
解决: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,这一每一个缓存的过期时间的额重复率就会降低,很难引发集体失效的事件

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#存活时间,单位是毫秒
spring.cache.redis.time-to-live=3600000

缓存一致性解决方案

我们能放进缓存的数据本就不应该是实时性、一致性要求超高的,所以缓存数据的时候加上过期时间,保证每天拿到的当前最新数据即可;
我们不应该过度设计,增加系统的复杂性;
遇到实时性、一致性要求高的数据,就应该查数据库,即使慢点。
解决:1.双写模式

​ 2.失效模式
gulimall中使用失效模式: 1.缓存的所有数据都有过期时间,数据过期下一次查询触发主动更新 2.读写数据的时候,加上分布式的读写锁,

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