前言

随着移动互联网的快速发展,互联网的用户数量越来越多,产生的数据规模也越来越大,对数据库也提出了更高的要求,为了减少直接访问数据库,我们会用 Redis 作为缓存层。

因为 Redis 是内存数据库,我们可以将数据库的数据缓存在 Redis 里,相当于数据缓存在内存,内存的读写速度比硬盘快好几个数量级,这样大大提高了系统性能。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_数据库

引入缓存层后,一不小心就会发生缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透这几个异常,让我们了解下它们是怎样发生的,以及如何解决。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_数据_02

缓存雪崩

通常我们为了保证缓存中的数据与数据库中的数据一致性,会给 Redis 里的数据设置过期时间,当缓存数据过期后,用户访问的数据如果不在缓存里,业务系统需要重新生成缓存,因此就会访问数据库,并将数据更新到 Redis 里,这样后续请求都可以直接命中缓存。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_数据库_03

可是,当大量缓存数据在同一时间过期(失效)或者 Redis 故障宕机时,这时大量的用户请求,就直接访问到数据库了,从而导致数据库的压力骤增,严重的会造成数据库宕机,从而造成整个系统崩溃,这就是造成缓存雪崩的原因。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_数据_04

可以看到,发生缓存雪崩有两个原因:

  • 大量数据同时过期
  • Redis 故障宕机

不同的原因,应对的策略也不同。

大量数据同时过期

针对大量数据同时过期而引发的缓存雪崩问题,常见的应对方法有下面几种:

  • 均匀设置过期时间
  • 互斥锁
  • 双 key 策略
  • 后台更新缓存

1、均匀更新过期时间

如果要给缓存数据设置过期时间,应该避免将大量的数据设置成同一个过期时间。我们可以在对缓存数据设置过期时间时,给这些数据的过期时间加上一个随机数,这样就保证数据不会在同一时间过期。

2、互斥锁

当业务线程在处理用户请求时,如果发现访问的数据不在 Redis 里,就加个互斥锁,保证同一时间内只有一个请求来构建缓存(从数据库读取数据,再将数据更新到 Redis 里),当缓存构建完成后,再释放锁。未能获取互斥锁的请求,要么等待锁释放后重新读取缓存,要么就返回空值或者默认值。

实现互斥锁的时候,最好设置超时时间,不然第一个请求拿到了锁后,发生了某种意外一直阻塞,这时其他请求也一直拿不到锁,整个系统就会出现无响应现象。

3、双 key 策略

我们对缓存数据可以使用两个 key,一个是主 key,会设置过期时间,一个是备 key,不会设置过期,它们只是 key 不一样,但是 value 值是一样的,相当于给缓存数据做了个副本。

当业务线程访问不到「主 key 」的缓存数据时,就直接返回「备 key 」的缓存数据,然后在更新缓存的时候,同时更新「主 key 」和「备 key 」的数据

4、后台更新缓存

业务线程不再负责更新缓存,缓存也不设置有效期,而是让缓存“永久有效”,并将更新缓存的工作交给后台线程定时更新。

事实上,缓存数据不设置有效期,并不是意味着数据一只能在内存里,因为当系统内存紧张的时候,有些缓存数据会被“淘汰”,而在缓存被“淘汰”到下一次后台定时更新缓存的这段时间内,业务线程读取缓存失败就返回空值,业务的视角就以为是数据丢失了。

解决上面的问题的方式有两种。

第一种,后台线程不仅负责定时更新缓存,而且也负责频繁地检测缓存是否有效,检测到缓存失效了,原因可能是系统紧张而被淘汰的,于是就要马上从数据库读取数据,并更新到缓存。

这种方式的检测时间间隔不能太长,太长也导致用户获取的数据是一个空值而不是真正的数据,所以检测的间隔最好是毫秒级的,但是总归是有个间隔时间,用户体验一般。

第二种方式,在业务线程发现缓存数据失败后(缓存数据被淘汰),通过消息队列发送一条消息通知后台线程更新缓存,后台线程收到消息后,在更新缓存前可以判断缓存是否存在,存在就不执行更新缓存操作;不存在就读取数据库数据,并将数据加载到缓存。这种方式相比第一种方式缓存的更新会更及时,用户体验也比较好。

在业务刚上线的时候,我们最好提前把数据缓存起来,而不是等待用户访问才来触发构建,这就是所谓的缓存预热,后台更新缓存的机制刚好也适合干这个事情。

Redis 故障宕机

针对 Redis 故障宕机而引发的缓存雪崩问题,常见的应对方法有下面这几种:

  • 服务熔断或请求限流机制
  • 构建 Redis 缓存高可靠集群

1、服务熔断或请求限流机制

因为 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时,我们可以启动服务熔断机制,暂停业务应用对缓存服务的访问,直接返回错误,不用再继续访问数据库,从而降低对数据库的访问压力,保证数据库系统的正常运行,然后等到 Redis 恢复正常后,再允许业务访问缓存服务。

服务熔断机制是保护数据库的正常允许,但是暂停了业务应用访问缓存系统,全部业务都无法正常工作。

为了减少对业务的影响,我们可以启动请求限流机制,只将少部分发送到数据库进行处理,再多的请求就在入口直接拒绝服务,等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后,再解除请求限流的机制。

2、构建 Redis 缓存高可靠集群

服务熔断或请求限流机制是缓存雪崩发生后的应对方案,我们最好通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群

如果 Redis 缓存的主节点故障宕机,从节点可以切换成主节点,继续提供缓存服务,避免了由于 Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题。

缓存击穿

我们的业务通常会有几个数据会被频繁地访问,比如秒杀活动,这类被频繁地访问的数据被称为热点数据。

如果缓存中的某个热点数据过期了, 此次大量的请求访问了该热点数据,就无法从缓存中读取,直接访问数据库,数据库很容易就被高并发的请求冲垮,这就是缓存击穿的问题。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_redis_05

可以发现缓存击穿跟缓存雪崩很相似,可以认为缓存击穿是缓存雪崩的一个子集。

应对缓存击穿可以采取前面说到的两种方案:

  • 互斥锁方案,保证同一时间只有一个业务线程更新缓存,未能获取互斥锁的请求,要么等待锁释放后重新读取缓存,要么就返回空值或者默认值。
  • 不给热点数据设置过期时间,由后台异步更新缓存,或者在热点数据准备要过期前,提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间。

缓存穿透

当发生缓存雪崩或击穿时,数据库中还是保存了应用要访问的数据,一旦缓存恢复相对应的数据,就可以减轻数据库的压力,而缓存穿透就不一样了。

当用户访问的数据,既不在缓存中,也不在数据库中,导致请求在访问缓存时,发现缓存缺失,再去访问数据库时,发现数据库中也没有要访问的数据,没办法构建缓存数据,来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时,数据库的压力骤增,这就是缓存穿透的问题。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_数据_06

缓存穿透的发生一般有这两种情况:

  • 业务误操作,缓存中的数据和数据库中的数据都被误删除了,所以导致缓存和数据库中都没有数据;
  • 黑客恶意攻击,故意大量访问某些读取不存在数据的业务;

应对缓存穿透的方案,常见的方案有三种:

  • 非法请求的限制
  • 缓存空值或者默认值
  • 使用布隆过滤器快速判断数据是否存在,避免通过查询数据库来判断数据是否存在

一、非法请求的限制

当有大量恶意请求访问不存在数据的时候,也会发生缓存穿透,因此在 API 入口处我们要判断请求参数是否合理,请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在,如果判断出是恶意请求就直接返回错误,避免进一步访问缓存和数据库。

二、缓存空值或者默认值

当我们线上业务发现缓存穿透的现象时,可以针对查询的数据,在缓存中设置一个空值或者默认值,这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值,返回给应用,而不会继续查询数据库。

三、使用布隆过滤器快速判断数据是否存在,避免通过查询数据库来判断数据是否存在

我们可以在写入数据库数据时,使用布隆过滤器做个标记,然后在用户请求到来时,业务线程确认缓存失效后,可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在,如果不存在,就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

即使发生了缓存穿透,大量请求只会查询 Redis 和布隆过滤器,而不会查询数据库,保证了数据库能正常运行,Redis 自身也是支持布隆过滤器的。

那问题来了,布隆过滤器是如何工作的呢?

布隆过滤器由「 初始值都为 0 的位图数组」和「 N 个哈希函数」两部分组成。当我们在写入数据库数据时,在布隆过滤器里做个标记,这样下次查询数据是否在数据库时,只需要查询布隆过滤器,如果查询到数据没有被标记,说明不在数据库中。

布隆过滤器会通过 3 个操作完成标记:

  • 第一步,使用 N 个哈希函数分别对数据做哈希计算,得到 N 个哈希值;
  • 第二步,将第一步得到的 N 个哈希值对位图数组的长度取模,得到每个哈希值在位图数组的对应位置;
  • 第三步,将每个哈希值在位图数组的对应位置的值设置为 1。

举个例子,假设有一个位图数组长度为 8,哈希函数 3 个的布隆过滤器。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_数据_07

在数据库写入数据 x 后,把数据 x 标记在布隆过滤器时,数据 x 会被 3 个哈希函数分别计算出 3 个哈希值,然后再对这 3 个哈希值对 8 取模,假设取模的结果为 1、4、6,然后把位图数组的第 1、4、6 位置的值设置为 1。当应用要查询数据 x 是否数据库时,通过布隆过滤器只要查到位图数组的第 1、4、6 位置的值是否全为 1,只要有一个为 0,就认为数据 x 不在数据库中。

布隆过滤器由于是基于哈希函数实现查找的,高效查找的同时存在哈希冲突的可能性,比如数据 x 和数据 y 可能都落在第 1、4、6 位置,而事实上,可能数据库中并不存在数据 y,存在误判的情况。

所以,查询布隆过滤器说数据存在,并不一定证明数据库中存在这个数据,但是查询到数据不存在,数据库中一定就不存在这个数据。

总结

缓存异常会面临的三个问题:缓存雪崩、击穿和穿透。

其中,缓存雪崩和缓存击穿主要原因是数据不在缓存中,而导致大量请求访问了数据库,数据库压力骤增,容易引发一系列连锁反应,导致系统奔溃。不过,一旦数据被重新加载回缓存,应用又可以从缓存快速读取数据,不再继续访问数据库,数据库的压力也会瞬间降下来。因此,缓存雪崩和缓存击穿应对的方案比较类似。

而缓存穿透主要原因是数据既不在缓存也不在数据库中。因此,缓存穿透与缓存雪崩、击穿应对的方案不太一样。

redis 缓存雪崩、击穿和穿透 解决_redis_08

参考资料:《极客时间:Redis核心技术与实战》