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Redis缓存穿透、缓存雪崩、redis并发问题分析
 

  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。

  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宕机了,好在数据库是多主多从的,hold住了。

  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。

  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:

  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:

  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:

  这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。比较有效的解决方案就是把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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