Redis缓存雪崩常用解决办法

发布时间:2024年01月09日

雪崩的产生

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。

大量缓存数据在同一时间过期(失效)或者 Redis 故障宕机时,如果此时有大量的用户请求,都无法在 Redis 中处理,于是全部请求都直接访问数据库,从而导致数据库的压力骤增,严重的会造成数据库宕机,从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃

?雪崩有两个原因

  • 大量数据同时过期;
  • Redis 故障宕机;

针对大量数据同时过期常见解决方案

1. 均匀设置过期时间

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,然后这个请求发生了某种意外而一直阻塞,一直不释放锁,这时其他请求也一直拿不到锁,整个系统就会出现无响应的现象。

3. 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由后台线程定时更新

事实上,缓存数据不设置有效期,并不是意味着数据一直能在内存里,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。

  • 第一种方式,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效后(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起来,而不是等待用户访问才来触发缓存构建,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,再允许业务应用访问缓存服务。

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服系统,全部业务都无法正常工作

为了减少对业务的影响,我们可以启用请求限流机制,只将少部分请求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,从节点可以切换成为主节点,继续提供缓存服务,避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_54498224/article/details/135413941
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