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概念#xff1a; 查询一个数据库中也不存在的数据#xff0c;数据库查询不到数据也就不会写入缓存#xff0c;就会导致一直查询数据库
解决方法#xff1a;
1. 缓存空数据
如果数据库也查询不到#xff0c;就把空结果进行缓存
缺点是 - 消耗内存
2. 使用布…缓存穿透
概念 查询一个数据库中也不存在的数据数据库查询不到数据也就不会写入缓存就会导致一直查询数据库
解决方法
1. 缓存空数据
如果数据库也查询不到就把空结果进行缓存
缺点是 - 消耗内存
2. 使用布隆过滤器
布隆过滤器的作用 检索一个元素是否在某个集合中
布隆过滤器由组成 位图 若干哈希函数
位图 一个以 bit (位) 为单位的数组数组中的每个单位只能存储二进制数 0 或 1 并且在初始状态下都为 1
比如数据库中有个 id1 的数据布隆过滤器会通过三个哈希函数分别计算出其哈希值为 1 、3 、7 将这三个位置的值置为 1 接着依次将数据库中的其他数据按照该方法写入布隆过滤器
如果此时请求查询 id -1根据那三个哈希函数计算得到的哈希值为 1 、 3 、 14 并且位图中 14 位置的值为0 那么我们就可以肯定这个数据在MySQL中不存在
但如果 计算出来的值是 1 、 3 、 14 且这三个位置的值都为 1那也不能确定 id-1 的数据在数据库中存在比如以下情况 1 、 3 、 14 三个位置的值都为 1 并不是因为 id-1 的数据存在而是恰巧 id1 和 id2 的存在使得 1 、 3 、 14 三个位置的值都为 1
我们可以想到数组越小误判的概率就越大上面的位图只是做演示实际上的位图长度非常长
在 Java 中提供了具体的实现方案 Redisson 和 Guava
布隆过滤器的预热 和 缓存的预热是在同一时刻进行的之后的请求都会先打到布隆过滤器上如果布隆过滤器判断该数据不存在直接返回如果判断存在再放行查询缓存
缓存击穿
*概念*一个非常热点的key在扛着大并发当这个key过期的时候持续的大并发就穿破缓存直接打到数据库上把数据库压垮
解决方法
添加互斥锁分布式锁 当 线程1 查询缓存未命中时添加一个互斥锁接着查询数据库重建缓存重建缓存的过程中又来个 线程2 线程2 也不会命中缓存那么 线程2 会尝试获取互斥锁但是失败因为此时被线程1持有线程2 会休眠一会儿重试直到 线程1 重建缓存成功线程2 N次尝试后命中缓存
实例代码如下
逻辑过期
概念 对热点数据不设置过期时间我们在写缓存的时候添加一个过期时间字段
其执行过程如下 线程1 查询缓存发现数据已经逻辑过期则获取互斥锁并创建子线程 线程2 去重建缓存然后直接返回过期的数据在 线程2 重建缓存的过程中又来个 线程3 发现缓存也过期了而获取互斥锁失败同样直接返回过期数据
两种方法的比较
互斥锁 – 能保证数据的强一致性 但是 性能较差逻辑过期 – 优先保证高可用但是数据一致性较差
现实开发过程中要根据不同的业务场景进行选择如果业务中设计金钱交易一般要保证高可用选择互斥锁而在互联网的场景中更加注重用户体验的场景首选逻辑过期方案
缓存雪崩
概念 在同一个时段内有大量的key同时失效 或者 Redis服务器宕机导致大量请求到达服务器带来巨大压力
解决方法
如果是有大量的key同时失效 – 给不同的key的过期时间添加随机值
如果是Redis服务器宕机 – 搭建Redis高可用集群
兜底方案 – 给缓存业务添加降级限流策略
对于这三个问题都可以使用 降级限流策略 解决但是降级限流会影响用户体验
