Redis缓存穿透、击穿、雪崩到底是个啥？7张图告诉你

目录

一、缓存是什么？

缓存就是数据交换的缓存区，是存储数据的地方，一般读写性能较高。

二、缓存的作用和成本

1、缓存的作用：

1. 降低后端负载
2. 提高读写效率，降低响应时间

2、缓存的成本：

1. 数据一致性成本
2. 代码维护成本
3. 运维成本

三、缓存作用模型

1、根据id查询数据缓存流程

四、缓存更新策略

1、内存淘汰

Redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存。

2、超时剔除

当缓存数据设置TTL时间，到期后自动删除缓存，下次查询时更新缓存。

3、主动更新

编写业务逻辑，在修改数据库的同时，更新缓存。

五、缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在Redis和数据库中都不存在，这样就无法进行缓存，这些请求都会打到数据库。

解决方法：

1、缓存空对象

对不存在的数据也在Redis中建立缓存，值为空，并设置一个较短的TTL时间。

• 优点：实现简单，维护方便；
• 缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的数据不一致；

2、布隆过滤器

利用布隆过滤算法，在请求进入Redis之前，先判断是否存在，如果不存在则直接拒绝访问。

• 优点：内存占用小
• 缺点：① 实现复杂；② 存在误判的可能；

六、缓存雪崩

缓存雪崩是指同一时间段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求打到数据库，带来巨大压力。

解决方式：

1. 给不同的key的TTL添加随机值；
2. 利用Redis集群提高服务的可用性；
3. 给缓存添加降级限流策略；
4. 给业务添加多级缓存；

七、缓存击穿

缓存击穿也叫热点key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key失效了，无数的请求访问会在瞬间打到数据库，带来巨大压力。

1、通过互斥锁解决缓存击穿

给缓存重建过程加锁，确保重建过程只有一个线程执行，其它线程等待。

互斥锁的最大问题是，线程等待问题，性能较差。

2、根据id查询商品信息，基于互斥锁解决缓存击穿问题

3、通过逻辑过期解决缓存击穿

逻辑过期的优点是性能好，缺点是不保证一致性，有额外的内存消耗，实现复杂。

八、Redis工具类

// 解决缓存穿透Goods goods = cacheClient.queryWithPassThrough(CACHE_GOODS_KEY, id,Goods.class,this::getById,CACHE_GOODS_TTL,TimeUnit.MINUTES);// 互斥锁解决缓存击穿Goods goods = cacheClient.queryWithMutex(CACHE_GOODS_KEY, id,Goods.class,this::getById,CACHE_GOODS_TTL,TimeUnit.MINUTES);// 逻辑过期解决缓存击穿Goods goods = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_GOODS_KEY, id,Goods.class,this::getById,20L,TimeUnit.SECONDS);

packagecom.guor.utils;importcn.hutool.core.util.BooleanUtil;importcn.hutool.core.util.StrUtil;importcn.hutool.json.JSONObject;importcn.hutool.json.JSONUtil;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;importorg.springframework.stereotype.Component;importjava.time.LocalDateTime;importjava.util.concurrent.ExecutorService;importjava.util.concurrent.Executors;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importjava.util.function.Function;@Slf4j@ComponentpublicclassCacheClient{privatefinalStringRedisTemplate stringRedisTemplate;privatestaticfinalExecutorServiceCACHE_REBUILD_EXECUTOR=Executors.newFixedThreadPool(10);publicCacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate){this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;}publicvoidset(String key,Object value,Long time,TimeUnit unit){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);}publicvoidsetWithLogicalExpire(String key,Object value,Long time,TimeUnit unit){// 设置逻辑过期RedisData redisData =newRedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));// 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));}public<R,ID>RqueryWithPassThrough(String keyPrefix,ID id,Class<R> type,Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){String key = keyPrefix + id;// 1.从redis查询商铺缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);// 2.判断是否存在if(StrUtil.isNotBlank(json)){// 3.存在，直接返回returnJSONUtil.toBean(json, type);}// 判断命中的是否是空值if(json !=null){// 返回一个错误信息returnnull;}// 4.不存在，根据id查询数据库R r = dbFallback.apply(id);// 5.不存在，返回错误if(r ==null){// 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConfig.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);// 返回错误信息returnnull;}// 6.存在，写入redisthis.set(key, r, time, unit);return r;}public<R, ID>RqueryWithLogicalExpire(String keyPrefix,ID id,Class<R> type,Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){String key = keyPrefix + id;// 1.从redis查询商铺缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);// 2.判断是否存在if(StrUtil.isBlank(json)){// 3.存在，直接返回returnnull;}// 4.命中，需要先把json反序列化为对象RedisData redisData =JSONUtil.toBean(json,RedisData.class);R r =JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();// 5.判断是否过期if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){// 5.1.未过期，直接返回店铺信息return r;}// 5.2.已过期，需要缓存重建// 6.缓存重建// 6.1.获取互斥锁String lockKey =RedisConfig.LOCK_GOODS_KEY+ id;boolean isLock =tryLock(lockKey);// 6.2.判断是否获取锁成功if(isLock){// 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{try{// 查询数据库R newR = dbFallback.apply(id);// 重建缓存this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);}catch(Exception e){thrownewRuntimeException(e);}finally{// 释放锁unlock(lockKey);}});}// 6.4.返回过期的商铺信息return r;}public<R, ID>RqueryWithMutex(String keyPrefix,ID id,Class<R> type,Function<ID,R> dbFallback,Long time,TimeUnit unit){String key = keyPrefix + id;// 1.从redis查询商铺缓存String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);// 2.判断是否存在if(StrUtil.isNotBlank(json)){// 3.存在，直接返回returnJSONUtil.toBean(json, type);}// 判断命中的是否是空值if(json !=null){// 返回一个错误信息returnnull;}// 4.实现缓存重建// 4.1.获取互斥锁String lockKey =RedisConfig.LOCK_GOODS_KEY+ id;R r =null;try{boolean isLock =tryLock(lockKey);// 4.2.判断是否获取成功if(!isLock){// 4.3.获取锁失败，休眠并重试Thread.sleep(50);returnqueryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);}// 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);// 5.不存在，返回错误if(r ==null){// 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",RedisConfig.CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);// 返回错误信息returnnull;}// 6.存在，写入redisthis.set(key, r, time, unit);}catch(InterruptedException e){thrownewRuntimeException(e);}finally{// 7.释放锁unlock(lockKey);}// 8.返回return r;}privatebooleantryLock(String key){Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,"1",10,TimeUnit.SECONDS);returnBooleanUtil.isTrue(flag);}privatevoidunlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);}}

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