缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

原创
10/18 15:20
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Redis缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面。但同时,它也带来了一些问题。其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存。另外的一些典型问题就是,缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。

一、缓存处理流程

      客户端请求,后台先从缓存中取数据,取到直接返回结果,取不到时从数据库中取,数据库取到更新缓存,并返回结果,数据库也没取到,那直接返回空结果。

二、缓存穿透

       缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据,而用户不断发起请求,如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者,攻击会导致数据库压力过大。

代码流程:

  1. 参数传入对象主键ID
  2. 根据key从缓存中获取对象
  3. 如果对象不为空,直接返回
  4. 如果对象为空,进行数据库查询
  5. 如果从数据库查询出的对象不为空,则放入缓存(设定过期时间) (如果单单处理了这一种情况,就容易出现缓存穿透的情形)

想象一下这个情况,如果传入的参数为-1,会是怎么样?这个-1,就是一定不存在的对象。就会每次都去查询数据库,而每次查询都是空,每次又都不会进行缓存。假如有恶意攻击,就可以利用这个漏洞,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。即便是采用UUID,也是很容易找到一个不存在的KEY,进行攻击。

通常会采用缓存空值的方式,也就是【代码流程】]如果从数据库查询的对象为空,也放入缓存,只是设定的缓存过期时间较短,比如设置为60秒。

      解决方案:

  • 接口层增加校验,如用户鉴权校验,id做基础校验,id<=0的直接拦截;
  • 从缓存取不到的数据,在数据库中也没有取到,这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点,如30秒(设置太长会导致正常情况也没法使用)。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击 (上述代码的数据库查询结果为空时也放入缓存的处理)

三、缓存击穿

      缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力。 主要是当一个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在失效的瞬间,持续的大并发就穿破缓存,直接请求数据库,就像在一个屏障上凿开了一个洞。

     大多数情况下这种爆发式的击穿很难对数据库服务器造成压垮性的压力,因为达到这个级别的公司没有几家的。一般都是对主打商品早早的做好了准备,让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款,也是直接设为永不过期就好了。

      解决方案:

  • 设置热点数据永远不过期。
  • 加互斥锁,互斥锁参考代码如下:

说明:

  1. 缓存中有数据,直接走上述代码13行后就返回结果了
  2. 缓存中没有数据,第1个进入的线程,获取锁并从数据库去取数据,没释放锁之前,其他并行进入的线程会等待100ms,再重新去缓存取数据。这样就防止都去数据库重复取数据,重复往缓存中更新数据情况出现。
  3. 当然这是简化处理,理论上如果能根据key值加锁就更好了,就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据,上面代码明显做不到这点。

四、缓存雪崩

      缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间,而查询数据量巨大,引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是,缓存击穿指并发查同一条数据,缓存雪崩是不同数据都过期了,很多数据都查不到从而查数据库。

     其实集中过期,倒不是非常致命,比较致命的缓存雪崩,是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩,一定是在某个时间段集中创建缓存,那么那个时候数据库能顶住压力,这个时候,数据库也是可以顶住压力的。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,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。

     解决方案

  1. 缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。
  2. 如果缓存数据库是分布式部署,将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。
  3. 设置热点数据永远不过期。

例如: 做电商项目的时候,一般是采取不同分类商品,缓存不同周期。在同一分类中的商品,加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间,而且,热门类目的商品缓存时间长一些,冷门类目的商品缓存时间短一些,也能节省缓存服务的资源.如下图:

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