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Redis快取異常怎麼辦?如何解決?

青灯夜游
發布: 2021-12-17 10:17:46
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Redis快取異常怎麼辦?以下這篇文章跟大家介紹一下Redis快取異常及解決方案,希望對大家有幫助!

Redis快取異常怎麼辦?如何解決?

快取雪崩

快取雪崩是指快取相同時間大面積的失效,所以,後面的請求都會落在資料庫上,造成資料庫短時間內承受大量請求而崩掉。 【相關推薦:Redis影片教學

解決方案

1、快取資料的過期時間設定隨機,防止同一時間大量資料過期現象發生。

2、一般並發量不是特別多的時候,使用最多的解決方案是加鎖排隊。

3、增加每一個快取資料對應的快取標記,記錄快取的是否失效,如果快取標記失效,則更新資料快取。

快取穿透

快取穿透是指快取和資料庫中都沒有的數據,導致所有的請求都落在資料庫上,造成資料庫短時間內承受大量請求而崩掉。

解決方案

1、介面層增加校驗,如使用者鑑權校驗,id做基礎校驗,id<= 0的直接攔截;

2、從緩訪問不到的數據,在資料庫中也沒有取到,這時也可以將key-value對寫為key-null,快取有效時間可以設定短點,如30秒(設定太長會導致正常情況也沒辦法使用)。這樣可以防止攻擊用戶重複用同一個id暴力攻擊;

3、採用布隆過濾器,將所有可能存在的資料哈希到一個足夠大的bitmap 中,一個一定不存在的資料會被這個bitmap 攔截掉,從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。

附加

對於空間的利用到達了一種極致,那就是Bitmap和布隆過濾器(Bloom Filter)。

Bitmap:典型的就是雜湊表

缺點是,Bitmap對於每個元素只能記錄1bit訊息,如果還想完成額外的功能,恐怕只能靠犧牲更多的空間、時間來完成了。

布隆過濾器(建議)

就是引入了k(k>1)k(k>1)個相互獨立的雜湊函數,保證在在給定的空間、誤判率下,完成元素判重的過程。

它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法,缺點是有一定的誤辨識率和刪除困難。

Bloom-Filter演算法的核心思想就是利用多個不同的Hash函數來解決「衝突」。

Hash存在一個衝突(碰撞)的問題,而用同一個Hash得到的兩個URL的值有可能相同。為了減少衝突,我們可以多引入幾個Hash,如果透過其中的一個Hash值我們得到某元素不在集合中,那麼該元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函數告訴我們該元素在集合中時,才能確定該元素存在於集合中。這便是Bloom-Filter的基本思想。

Bloom-Filter一般用於在大資料量的集合中判定某元素是否存在。

快取擊穿

快取擊穿是指快取中沒有但資料庫中有的資料(一般是快取時間到期),這時由於並髮用戶特別多,同時讀快取沒讀到數據,又同時去資料庫去取數據,造成資料庫壓力瞬間增大,造成過大壓力。和快取雪崩不同的是,快取擊穿指並發查同一條數據,快取雪崩是不同數據都過期了,很多數據都查不到從而查資料庫。

解決方案

1、設定熱點資料永遠不會過期

2、加互斥鎖,互斥鎖

快取預熱

快取預熱就是系統上線後,將相關的快取資料直接載入到快取系統。這樣就可以避免在用戶請求的時候,先查詢資料庫,然後再將資料快取的問題!使用者直接查詢事先被預熱的快取資料!

解決方案

1、直接寫個快取刷新頁面,上線時手動操作一下;

2、資料量不大,可以在專案啟動的時候自動進行載入;

3、定時刷新快取;

快取降級

當訪問量劇增、服務出現問題(如回應時間慢或不回應)或非核心服務影響核心流程的效能時,仍需要保證服務還是可用的,即使是有損服務。系統可以根據一些關鍵資料進行自動降級,也可以配置開關來實現人工降級。

快取降級的最終目的是確保核心服務可用,即使是有損的。而且有些服務是無法降級的(如加入購物車、結算)。

在進行降級之前要對系統進行梳理,看看系統是否可以丟卒保帥;從而梳理出哪些必須誓死保護,哪些可降級;比如可以參考日誌級別設置預案:

1、一般:例如有些服務偶爾因為網路抖動或服務正在上線而超時,可以自動降級;

2、警告:有些服務在一段時間內成功率有波動(如在95~ 100%之間),可以自動降級或人工降級,並發送告警;

3、錯誤:例如可用率低於90%,或者資料庫連接池被打爆了,或者訪問量突然猛增到系統能承受的最大閥值,此時可以根據情況自動降級或人工降級;

4、嚴重錯誤:例如因為特殊原因資料錯誤了,此時需要緊急人工降級。

服務降級的目的,是為了防止Redis服務故障,導致資料庫跟著一起發生雪崩問題。因此,對於不重要的快取數據,可以採取服務降級策略,例如一個比較常見的做法就是,Redis出現問題,不去資料庫查詢,而是直接傳回預設值給使用者。

快取熱點key

快取中的一個Key(例如促銷商品),在某個時間點過期的時候,剛好在這個時間點對這個Key有大量的並發請求過來,這些請求發現緩存過期一般都會從後端DB加載資料並回設到緩存,這個時候大並發的請求可能會瞬間把後端DB壓垮。

解決方案

對快取查詢加鎖,如果KEY不存在,就加鎖,然後查DB入緩存,然後解鎖;其他行程如果發現有鎖就等待,然後等解鎖後返回資料或進入DB查詢

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以上是Redis快取異常怎麼辦?如何解決?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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來源:juejin.cn
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