Redis缓存穿透、缓存雪崩、redis并发问题分析

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Redis缓存穿透、缓存雪崩、redis并发问题分析

java猫 2019-04-19 14:34:19 浏览1544
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把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下:

(一)缓存和数据库间数据一致性问题

分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存、缓存失败时增加重试机制,例如MQ模式的消息队列。

(二)缓存击穿问题

缓存击穿表示恶意用户模拟请求很多缓存中不存在的数据,由于缓存中都没有,导致这些请求短时间内直接落在了数据库上,导致数据库异常。这个我们在实际项目就遇到了,有些抢购活动、秒杀活动的接口API被大量的恶意用户刷,导致短时间内数据库c超时了,好在数据库是读写分离,同时也有进行接口限流,hold住了。

解决方案的话:

方案1、使用互斥锁排队

业界比价普遍的一种做法,即根据key获取value值为空时,锁上,从数据库中load数据后再释放锁。若其它线程获取锁失败,则等待一段时间后重试。这里要注意,分布式环境中要使用分布式锁,单机的话用普通的锁(synchronized、Lock)就够了。

public String getWithLock(String key, Jedis jedis, String lockKey, String uniqueId, long expireTime) {
// 通过key获取value
String value = redisService.get(key);
if (StringUtil.isEmpty(value)) {
// 分布式锁,详细可以参考https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/79803037
//封装的tryDistributedLock包括setnx和expire两个功能,在低版本的redis中不支持
try {
boolean locked = redisService.tryDistributedLock(jedis, lockKey, uniqueId, expireTime);
if (locked) {
value = userService.getById(key);
redisService.set(key, value);
redisService.del(lockKey);
return value;
} else {
// 其它线程进来了没获取到锁便等待50ms后重试
Thread.sleep(50);
getWithLock(key, jedis, lockKey, uniqueId, expireTime);
}
} catch (Exception e) {
log.error("getWithLock exception=" + e);
return value;
} finally {
redisService.releaseDistributedLock(jedis, lockKey, uniqueId);
}
}
return value;
}
这样做思路比较清晰,也从一定程度上减轻数据库压力,但是锁机制使得逻辑的复杂度增加,吞吐量也降低了,有点治标不治本。

方案2、接口限流与熔断、降级

重要的接口一定要做好限流策略,防止用户恶意刷接口,同时要降级准备,当接口中的某些服务不可用时候,进行熔断,失败快速返回机制。

方案3、布隆过滤器

bloomfilter就类似于一个hash set,用于快速判某个元素是否存在于集合中,其典型的应用场景就是快速判断一个key是否存在于某容器,不存在就直接返回。布隆过滤器的关键就在于hash算法和容器大小,下面先来简单的实现下看看效果,我这里用guava实现的布隆过滤器:

<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>23.0</version>
</dependency>
</dependencies>
public class BloomFilterTest {

private static final int capacity = 1000000;
private static final int key = 999998;

private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity);

static {
    for (int i = 0; i < capacity; i++) {
        bloomFilter.put(i);
    }
}

public static void main(String[] args) {
    /*返回计算机最精确的时间,单位微妙*/
    long start = System.nanoTime();

    if (bloomFilter.mightContain(key)) {
        System.out.println("成功过滤到" + key);
    }
    long end = System.nanoTime();
    System.out.println("布隆过滤器消耗时间:" + (end - start));
    int sum = 0;
    for (int i = capacity + 20000; i < capacity + 30000; i++) {
        if (bloomFilter.mightContain(i)) {
            sum = sum + 1;
        }
    }
    System.out.println("错判率为:" + sum);
}

}
成功过滤到999998
布隆过滤器消耗时间:215518
错判率为:318
可以看到,100w个数据中只消耗了约0.2毫秒就匹配到了key,速度足够快。然后模拟了1w个不存在于布隆过滤器中的key,匹配错误率为318/10000,也就是说,出错率大概为3%,跟踪下BloomFilter的源码发现默认的容错率就是0.03:

public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<T> funnel, int expectedInsertions /* n */) {
return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions
}
我们可调用BloomFilter的这个方法显式的指定误判率:

webp
image.png

private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity,0.01);
我们断点跟踪下,误判率为0.02和默认的0.03时候的区别:


webp
image.png
webp
image.png

对比两个出错率可以发现,误判率为0.02时数组大小为8142363,0.03时为7298440,误判率降低了0.01,BloomFilter维护的数组大小也减少了843923,可见BloomFilter默认的误判率0.03是设计者权衡系统性能后得出的值。要注意的是,布隆过滤器不支持删除操作。用在这边解决缓存穿透问题就是:

public String getByKey(String key) {
// 通过key获取value
String value = redisService.get(key);
if (StringUtil.isEmpty(value)) {
if (bloomFilter.mightContain(key)) {
value = userService.getById(key);
redisService.set(key, value);
return value;
} else {
return null;
}
}
return value;
}

(三)缓存雪崩问题

缓存在同一时间内大量键过期(失效),接着来的一大波请求瞬间都落在了数据库中导致连接异常。

解决方案:

方案1、也是像解决缓存穿透一样加锁排队,实现同上;

方案2、建立备份缓存,缓存A和缓存B,A设置超时时间,B不设值超时时间,先从A读缓存,A没有读B,并且更新A缓存和B缓存;

方案3、设置缓存超时时间的时候加上一个随机的时间长度,比如这个缓存key的超时时间是固定的5分钟加上随机的2分钟,酱紫可从一定程度上避免雪崩问题;

public String getByKey(String keyA,String keyB) {
String value = redisService.get(keyA);
if (StringUtil.isEmpty(value)) {
value = redisService.get(keyB);
String newValue = getFromDbById();
redisService.set(keyA,newValue,31, TimeUnit.DAYS);
redisService.set(keyB,newValue);
}
return value;
}

(四)缓存并发问题

这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。其实redis自身就是单线程操作,多个client并发操作,按照先到先执行的原则,先到的先执行,其余的阻塞。当然,另外的解决方案是把redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行,具体的代码就不上了,当然加锁也是可以的,至于为什么不用redis中的事务,留给各位看官自己思考探究。


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