分散式快取是網站服務端常用到的技術,在讀多寫少的業務場景中,透過使用快取可以有效地支撐高並發的訪問量,對後端的資料庫等資料來源做到很好地保護。現在市面上有許多分散式緩存,像是Redis、Memcached以及阿里的Tair等,不管我們使用的哪種快取產品,基本上都會遇到快取擊穿、快取失效以及熱點key的問題。如何有效地防止這些問題,也是我們在享受快取帶來的紅利地同時,必須解決地難題。
通常我們在使用快取時候都是先檢查快取中是否存在,如果存在直接返回快取內容,如果不存在就直接查詢資料庫然後再快取查詢結果返回,例如下圖所示,
#查詢一個資料庫中不存在的數據,例如商品詳情,查詢一個不存在的ID,每次都會造訪DB,如果有人惡意破壞,很可能直接對DB造成過大地壓力。
當透過某一個key去查詢資料的時候,如果對應在資料庫中的資料都不存在,我們將此key對應的value設定為一個預設的值,例如“NULL”,並設定一個快取的失效時間,這時在快取失效之前,所有透過此key的存取都被快取擋住了。後面如果此key對應的資料在DB中存在時,快取失效之後,透過此key再去存取數據,就能拿到新的value了。
在高並發的環境下,如果此時key對應的快取失效,此時有多個行程就會去同時去查詢DB,然後再去同時設定快取。這時候如果這個key是系統中的熱點key或同時失效的數量比較多時,DB訪問量會瞬間增大,造成過大的壓力。
將系統中key的快取失效時間均勻地錯開,防止統一時間點有大量的key對應的快取失效;
重新設計快取的使用方式,當我們通過key去查詢資料時,先查詢緩存,如果此時快取中查詢不到,就透過分散式鎖進行加鎖,取得鎖的程序查DB並設定緩存,然後解鎖;其他行程如果發現有鎖就等待,然後等解鎖後返回快取資料或再次查詢DB。
快取中的某些Key(可能對應用與某個促銷商品)對應的value儲存在叢集中一台機器,使得所有流量湧向同一機器,成為系統的瓶頸,這個問題的挑戰在於它無法透過增加機器容量來解決。
客戶端熱點key快取:將熱點key對應value並快取在客戶端本地,並且設定一個失效時間。對於每次讀取請求,將首先檢查key是否存在於本機快取中,如果存在則直接傳回,如果不存在再去存取分散式快取的機器。
將熱點key分散為多個子key,然後儲存到快取叢集的不同機器上,這些子key對應的value都和熱點key是一樣的。當透過熱點key去查詢資料時,透過某種hash演算法隨機選擇一個子key,然後再去存取快取機器,將熱點分散到了多個子key上。
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