逍遥阁

高并发下redis的一些问题

关键词: redis

高并发下redis的一些问题

### 缓存雪崩

就是缓存失效，请求全部打到数据库，数据库瞬间被打死。

解决方案

在缓存的时候给过期时间加上一个随机值，这样就会大幅度的减少缓存在同一时间过期。

a. 事前 redis高可用、主从+哨兵、redis cluster，避免全盘崩溃

b. 事中 本地缓存、降级、限流，避免数据库被打死

c. 事后 redis持久化，快速恢复缓存数据

### 缓存穿透

就是查询了一个一定不存在的数据，并且从存储层查不到的数据没有写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

解决方案

a. 数据校验，比如用户id为负数的直接返回

b. 查询不到的数据也放到缓存，过期时间设置短一点

### 过期策略

a. 定期删除

redis会将每个设置了过期时间的key放入到一个独立的字典中，以后会定期遍历这个字典来删除到期的key。

redis默认会每秒进行10次过期扫描，每100毫秒1次，过期扫描不会遍历过期字典中所有的key，而是采用了一种简单的贪心策略。

从过期字典中随机20个key，删除这20个key中已经过期的key，如果过期的key比率超过1/4那就重复操作。

b. 惰性删除

在客户端访问这个key的时候，redis对key的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除，不返回任何东西。

c. 内存淘汰策略

并不是key到时间就被删除掉，而是查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下，所以存在数据明明都过期了但是还占有着内存。

1.noeviction(默认)

除了DEL请求不会继续服务写请求，读请求可以继续进行。

2.volatile-lru(使用最多)

尝试淘汰设置了过期时间的key，最少使用的key优先被淘汰。

3.volatile-ttl

尝试淘汰设置了过期时间的key，剩余寿命越小越优先被淘汰。

4.volatile-random

尝试淘汰设置了过期时间的key，随机淘汰。

5.allkeys-lru

全体的key集合，没有设置过期时间的key也会被淘汰。

6.allkeys-random

全体的key集合，随机淘汰。

### 与数据库双写一致问题

只要设置了键的过期时间，我们就能保证缓存和数据库的数据最终是一致的。

一、方案

1.将删除缓存、修改数据库、读取缓存等的操作积压到队列里边，实现串行化。

2.可以用databus或者阿里的canal监听binlog进行缓存删除

3.敏感数据直接从数据库读

二、先后顺序

a. 先操作数据库，再操作缓存(一般是删除缓存)(一般采用)

在高并发的场景下，出现数据库与缓存数据不一致的概率特别低

在高并发下表现优异，在原子性被破坏时表现不如意

将需要删除的redis key发送到消息队列中直到删除成功，或者监听binlog进行缓存删除

b. 先操作缓存，再操作数据库

在高并发下表现不如意，在原子性被破坏时表现优异

### 操作缓存

a. 更新缓存

如果每次更新了数据库都要更新缓存，这会耗费一定的性能

b. 删除缓存(一般采用)

一般我们都是采取删除缓存

直接删除掉，等再次读取时，缓存里没有，到数据库查询，在数据库找到再写到缓存里边

admin
2020-04-11 13:46:43
phantoscope

文章分类

文章标签

文章归档

友情链接

高并发下redis的一些问题