Redis缓存异常及解决方案

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Redis缓存异常及解决方案

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本文向读者解释了Redis使用过程中,数据不一致、缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透等问题的定义,并给出对应的解决方案。

1、数据不一致 

一致指的是: 缓存中有数据,那么,缓存的数据值需要和数据库中的值相同; 缓存中本身没有数据,那么,数据库中的值必须是最新值。 不一致如何发生: 对于读写缓存来说,写缓存时同步写数据库,需要使用事务保证缓存和数据库的更新具有原子性。弱一致性情况下,可以使用异步写回。 对于只读缓存,删改数据需要既更新数据库,又删除缓存。如果不使用事务,就会出现数据不一致。 比如先更新数据库,再删除缓存。更新成功,删除缓存失败,则缓存中为旧值。如果先删除缓存再更新数据库,则缓存删除成功,数据库更新失败,再访问数据库,数据库还是旧值。 解决方案 需要重试机制,当两个操作任意一个失败时,重新执行。 特别的,当数据库更新成功,缓存删除也成功时,其实也有可能不一致。比如删除了缓存,还未更新数据库。线程B此时读取数据库中旧值并写到缓存。 解决方法:延迟双删。sleep是为了等B线程执行完写缓存操作。sleep时间根据读数据和写缓存时间来估算。 redis.delKey(X) db.update(X) Thread.sleep(N) redis.delKey(X)

 

比如更新了数据库,还未删除缓存时。B线程就开始读数据,从缓存读到旧值。不过这种情况下缓存会马上被删除,所以影响较小。 

 2、缓存雪崩

大量请求无法在redis得到处理,从而打到数据库。主要原因: 缓存中大量数据同时过期,应用访问时无法命中缓存,从而都请求到数据库。 redis宕机。 解决方案: 过期时间增加随机数。 发生雪崩时进行服务降级。非核心数据直接返回默认值或错误。 限流熔断,当数据库负载突升时,暂停业务应用对缓存的访问。

3、缓存击穿

热点数据过期失效,大量请求突然打到数据库。 解决方法 热点数据不设置过期时间。

4、缓存穿透

数据不在缓存中,也不在数据库中。可能原因: 业务层误操作,删除了数据库数据。 恶意攻击。 解决方案: 缓存默认值 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在。 前端进行请求检查。

在实际的业务中,以上异常场景可能会同时出现,排查时要根据自己的情况进行针对性分析。



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