缓存击穿(查得到但是量太大,缓存过期)

缓存击穿可以想象:一堵墙,把全部的火力点集中到某个位置,造成单方面突破

缓存击穿是指一个key非常热点,在不停的扛着大并发,大并发集中对这一个点进行访问,当这个key失效的瞬间,持续的大并发就击穿了缓存,直接请求数据库瞬间压力过大

当某个key过期的瞬间,有大量的请求并发访问,这类数据一般是热点数据,由于缓存过期,会同时访问数据库来查询最新数据,并且会写缓存,导致数据库瞬间压力过大

场景:热搜微博:微博服务器宕机,有一个热搜新闻我们会共同访问它,把所有的流量到攻击到这个点上,比如设置60s过期,但是我们60.1秒把它恢复,巨大的请求会直接访问我们的数据库

解决方案

1 设置热点数据永不过期,从缓存的层面上看,没有设置过期的时间,所以不会出现热点key过期后产生的问题(不过这种方案也是万能的,redis有内存上限的问题,需要考虑删除过期的key)

2 加互斥锁(分布式锁)setnx，使用分布式锁,保证对于每一个key同时只有一个线程去查询后端服务,其他线程没有获得分布式锁的权限,因此只需要等待即可,这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁(使用分布式锁也非常麻烦,对分布式锁的考验很大)

拿微博热搜进行图示

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3 缓存雪崩

缓存雪崩是指:在某一个时间段,缓存集中过期失效(redis集群宕机 停电)

场景:,比如在写文本的时候,马上就要到双12的零点,很快就会迎来一波抢购,把热点数据全部放在缓存中，设置时候为1小时,但是过了凌晨一点,这些缓存就过期了,而对这批商品的访问查询,都落在了数据库上面,对于数据库而言,就会产生周期性的压力,于是所有的请求都会到达存储层,存储层的调用者会暴增,造成存储层也会挂掉的情况

其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是服务器的某个节点和断网,因为自然形成的缓存雪崩,一定是个某个时间段集中创建缓存,这个时候,数据库也是可以顶住压力大,无非就是对数据库产生周期性的压力而已,而缓存服务节点的宕机,对数据库造成的压力是不可预知的,很有可能把数据库瞬间就把数据库压垮

比如:双十一会停掉一些服务(保证主要的服务可用),比如双11当天退款是很困难的,就是因为相关服务被停了,为我们的主要服务去让路,保证服务器的高可用

解决方案:

1 redis高可用:,这个思想的含义是,既然redis有可能挂掉,那我就多准备几台redis,这样一台挂掉之后就可以继续工作,其实就是搭建的集群(异地多活)

2 限流降级: 这个解决方案的思路是,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量,比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存,其他线程进行等待(降级就是把一些不是主要的服务停下来给我们的主要的服务让路,双十一不能退款就是例子)

3 数据预热:数据预热的含义就是在正式部署之前,我先把可能的数据先预热先访问一遍,这样部分可能大量的访问的数据就会加载到缓存中,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间,让缓存失效的时间尽量均匀一些,避免同时失效这种情况

2.Nosql