Redis中熱點key存儲問題怎么解決

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三者比較

• 緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩都是因為緩存中數據不存在，導致走數據庫去查詢數據。

• 由于緩存數據不存在，所有的請求都會走到數據庫，因此會導致數據庫的壓力過大甚至出現服務崩潰，導致整個系統無法使用。

緩存穿透

定義：緩存穿透是由于客戶端求的數據在緩存中不存在，然后去查詢數據庫，然而數據庫沒有客戶端要查詢的數據，導致每一次請求都會走數據庫查詢操作。真正的問題在于該數據本身就是不存在的。

舉例：客戶端請求商品詳情信息時，攜帶一個商品ID，此時該商品ID是不存在的(不管是緩存中還是數據庫中)。導致每一次請求該ID商品的數據信息都會走數據庫。

危害：由于請求的參數對應的數據根本不存在，會導致每一次都會請求數據庫，增加數據庫的壓力或者服務崩潰，更有甚至影響到其他的業務模塊。經常發生在用戶惡意請求的情況下會發生。

解決方案：

1、根據請求的參數緩存一個null值。并且為該值設置一個過期時間，可以將時間設置短暫一點。

2、使用布隆過濾器，首先通過布隆過濾器進行篩選，如果在過濾器中存在則去查詢數據庫，然后添加到緩存中。如果不存在則直接返回客戶端數據不存在。

3、由于緩存穿透可能是用戶發起惡意請求，可以將用戶ip給記錄下來，針對惡意的ip請求進行封禁。

方案分析：

• 第一種方案，針對不存在的key，會緩存一個空的值。假設這樣的請求特別多，是否都會一一去設置一個空值的緩存，此時Redis中就存在大量無效的緩存空值。假設這樣的key是商品或者文章類的ID，我們在設置空值之后，如果后臺添加數據應該去更新ID對應的緩存值，并設置一個合理的過期時間。

• 第二種方案，也是業界使用最多的一種方案。布隆過濾器的優點在于基于Redis實現，內存操作并且底層的實現也是非常節約內存。 當后臺添加數據成功時，將該數據的ID添加到布隆過濾器中，前端在請求時先走布隆過濾器進行驗證是否存在。但布隆過濾器也存在一個弊端，就是hash沖突問題。這里的hash沖突是什么意思呢？就是說多個ID在進行hash計算時，得到的hash位都是同一個值，這就導致在驗證是否存在時誤判。本身是有的，得到的結果是沒有。布隆過濾器的一個弊端就是，它說有并不一定有，它說沒有就一點是沒有的。

• 第三種方案，針對同一用戶一段時間內發起大量的請求，觸發緩存穿透機制，此時我們可以顯示該客戶端的訪問。但攻擊者如果是發起DDOS這樣的攻擊，是沒法完全的避免此類攻擊，因此這種方案不是一個很好的解決方案。

方案總結：

• 我們首先在請求層面增加第3中方案，做一個限流機制、IP黑名單機制，控制一些惡意的請求，如果是誤判我們可以實現IP解封這樣的操作。在緩存層則使用第1中方案實現。設置一個合理的緩存時間。

• 對于能容忍誤判的業務場景，可以直接才用第2中方案實現。完全基于Redis，減少了系統的復雜度。

緩存擊穿

定義：緩存擊穿是因為某個熱點key不存在，導致走數據庫查詢。增加了數據庫的壓力。這種壓力可能是瞬間的，也可能是比較持久的。真正的問題在于該key是存在，只是緩存中不存在，導致走數據庫操作。

舉例：有一個熱門的商品，用戶查看商品詳情時攜帶商品的ID以獲取到商品的詳情信息。此時緩存中的數據已經過期了，因此來的所有請求都要走數據庫去查詢。

危害：相對緩存穿透而言，該數據在數據庫中是存在的，只是因為緩存過期了，導致要走一次數據庫，然后在添加到緩存中，下次請求就能正常走緩存。所謂的危害同樣的還是針對數據庫層面的危害。

解決方案：

1、加互斥鎖。針對第一個請求，發現緩存中沒有數據，此時查詢數據庫添加到緩存里面。這樣后面的請求就不需要走數據庫查詢。

2、增加業務邏輯過期時間。在設置緩存時，我們可以添加一個緩存過期時間。每次去讀取的時候，做一個判斷，如果這個過期時間與當前時間小于一個范圍，觸發一個后臺線程，去數據庫拉取一下數據，接著更新一下緩存數據和緩存的過期時間。其實原理就是代碼層面給緩存延長緩存時長。

3、數據預熱。實現通過后臺把數據添加到緩存里面。例如秒殺場景開始前，就把商品的庫存添加到緩存里面，這樣用戶請求來了之后，就直接走緩存。

4、永久不過期。在給緩存設置過期時間時，讓它永久不過期。后臺單獨開啟一個線程，來維護這些緩存的過期時間和數據更新。

方案分析：

• 互斥鎖保證了只有一個請求走數據庫，這是一個優點。但是對于分布式的系統，得才用分布式鎖實現，分布式鎖的實現本身就有一定的難點，這樣提升了系統的復雜度。

• 第2種方案，利用Redis不過期，業務過期的方案實現。保證了每一次請求都能拿到數據，同時也可以做到一個后臺線程去更新數據。缺點在于后臺線程沒有更新完數據，此時請求拿到的數據是舊數據，可能對應實時性要求高的業務場景存在弊端。

• 第3種方案，使用緩存預熱每次加載都走緩存，與第2種方案差不多。不過也存在熱點數據更新問題，因此該方案適合數據實時性要求不高的數據。

• 第4中方案，和第2、3種方案類似，在此基礎上進行了一定優化，使用后臺異步線程主動去更新緩存數據。難點在于更新的頻率控制。

方案總結：

• 對于實時性要求高的數據，推薦使用第1種方案，雖然在技術上有一定的難度但是能做到數據的實時性處理。如果發生某些請求等待時間久，可以返回異常，讓客戶端重新發送一次請求。

• 對于實時性要求不高的數據，可以使用第4種方案。

緩存雪崩

定義：前面在說到緩存擊穿，是因為緩存中的某個熱點key失效，導致大量請求走數據庫。然而緩存雪崩其實也是同樣的道理，只不過這個更嚴重而已，是大部分緩存的key失效，而不是一個或者兩個key失效。

舉例：在一個電商系統中，某一個分類下的商品數據在緩存中都失效了。然而當前系統的很多請求都是該分類下面的商品數據。這樣就導致所有的請求都走數據庫查詢。

危害：由于一瞬間大量的請求涌入，每一個請求都要走數據庫進行查詢。數據庫瞬間流量涌入，嚴重增加數據庫負擔，很容易導致數據庫直接癱瘓。

解決方案：

1、緩存時間隨機。因為某一時間，大量的緩存失效，說明緩存的過期時間比較集中。我們直接將過期的時間設置為不集中，隨機打亂。這樣緩存過期時間相對不會很集中，就不會出現同一時刻大量請求走數據庫進行查詢操作。

2、多級緩存。不單純的靠Redis來做緩存，我們也可以使用memcached來做緩存(這里只是舉一個例子，其他的緩存服務也可以)。緩存數據時，對Redis做一個緩存，對memcached做一個緩存。如果Redis失效了，我們可以走memcached。

3、互斥鎖。緩存擊穿中我們提到了使用互斥鎖來實現，同樣我們也可以用在雪崩的情況下。

4、設置過期標志。其實也可以用到緩存擊穿中講到的永久不過期。當請求時，判斷過期時間，如果臨近過期時間則設置一個過期標志，觸發一個獨立的線程去對這個緩存進行更新。

方案分析：

• 第1種方案采用隨機數緩存時間，能保證key的失效時間分散。難點在于如何設置緩存時間，如果對于一些需要設置短緩存時間并數據量非常大的數據，該方案就需要合理的控制時間。

• 第2種方案使用多級緩存，可以保證請求全部走緩存數據。但這樣增加了系統的架構難度，以及其他的各種問題，例如緩存多級更新。

• 第3種方案使用互斥鎖，在緩存擊穿中我們提到了互斥鎖，在雪崩的場景中我們雖然能使用，但是這樣會產生大量的分布式鎖。

• 第4種方案使用邏輯緩存時間，很好的保證了系統的緩存壓力。

方案總結：

在實際的項目中推薦使用第1、2和4種方案試下會更好一些。

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