Redis緩存異常及解決方案

本文分享自天翼云開(kāi)發(fā)者社區(qū)《Redis緩存異常及解決方案》，作者：l****n

本文向讀者解釋了Redis使用過(guò)程中，數(shù)據(jù)不一致、緩存雪崩、緩存擊穿和緩存穿透等問(wèn)題的定義，并給出對(duì)應(yīng)的解決方案。

1、數(shù)據(jù)不一致 

一致指的是：

緩存中有數(shù)據(jù)，那么，緩存的數(shù)據(jù)值需要和數(shù)據(jù)庫(kù)中的值相同；

緩存中本身沒(méi)有數(shù)據(jù)，那么，數(shù)據(jù)庫(kù)中的值必須是最新值。

不一致如何發(fā)生：

對(duì)于讀寫(xiě)緩存來(lái)說(shuō)，寫(xiě)緩存時(shí)同步寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)，需要使用事務(wù)保證緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)的更新具有原子性。弱一致性情況下，可以使用異步寫(xiě)回。

對(duì)于只讀緩存，刪改數(shù)據(jù)需要既更新數(shù)據(jù)庫(kù)，又刪除緩存。如果不使用事務(wù)，就會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致。

比如先更新數(shù)據(jù)庫(kù)，再刪除緩存。更新成功，刪除緩存失敗，則緩存中為舊值。如果先刪除緩存再更新數(shù)據(jù)庫(kù)，則緩存刪除成功，數(shù)據(jù)庫(kù)更新失敗，再訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)還是舊值。

解決方案

需要重試機(jī)制，當(dāng)兩個(gè)操作任意一個(gè)失敗時(shí)，重新執(zhí)行。

特別的，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)更新成功，緩存刪除也成功時(shí)，其實(shí)也有可能不一致。比如刪除了緩存，還未更新數(shù)據(jù)庫(kù)。線程B此時(shí)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中舊值并寫(xiě)到緩存。

解決方法：延遲雙刪。sleep是為了等B線程執(zhí)行完寫(xiě)緩存操作。sleep時(shí)間根據(jù)讀數(shù)據(jù)和寫(xiě)緩存時(shí)間來(lái)估算。

  redis.delKey(X)

  db.update(X)

  Thread.sleep(N)

  redis.delKey(X)

比如更新了數(shù)據(jù)庫(kù)，還未刪除緩存時(shí)。B線程就開(kāi)始讀數(shù)據(jù)，從緩存讀到舊值。不過(guò)這種情況下緩存會(huì)馬上被刪除，所以影響較小。

2、緩存雪崩

大量請(qǐng)求無(wú)法在redis得到處理，從而打到數(shù)據(jù)庫(kù)。主要原因：

緩存中大量數(shù)據(jù)同時(shí)過(guò)期，應(yīng)用訪問(wèn)時(shí)無(wú)法命中緩存，從而都請(qǐng)求到數(shù)據(jù)庫(kù)；

redis宕機(jī)。

解決方案：

過(guò)期時(shí)間增加隨機(jī)數(shù)；

發(fā)生雪崩時(shí)進(jìn)行服務(wù)降級(jí)。非核心數(shù)據(jù)直接返回默認(rèn)值或錯(cuò)誤；

限流熔斷，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載突升時(shí)，暫停業(yè)務(wù)應(yīng)用對(duì)緩存的訪問(wèn)。

3、緩存擊穿

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)過(guò)期失效，大量請(qǐng)求突然打到數(shù)據(jù)庫(kù)。

解決方法

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)不設(shè)置過(guò)期時(shí)間。

4、緩存穿透

數(shù)據(jù)不在緩存中，也不在數(shù)據(jù)庫(kù)中?？赡茉颍?/span>

業(yè)務(wù)層誤操作，刪除了數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)。

惡意攻擊。

解決方案：

緩存默認(rèn)值；

使用布隆過(guò)濾器快速判斷數(shù)據(jù)是否存在；

前端進(jìn)行請(qǐng)求檢查。

在實(shí)際的業(yè)務(wù)中，以上異常場(chǎng)景可能會(huì)同時(shí)出現(xiàn)，排查時(shí)要根據(jù)自己的情況進(jìn)行針對(duì)性分析。