分布式缓存

Author Avatar
丁起男 09月 15,2020
  • 在其它设备中阅读本文章

分布式缓存

缓存雪崩

缓存雪崩我们可用简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都去查数据库了,而对数据库cpu和内存造成巨大压力,严重的会造成宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。

解决方案

  • 一般并发量不是特别多的时候,使用最多的解决方案是加锁排队
  • 给每一个缓存数据添加相应的缓存标记,纪录缓存是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存
  • 为key设置不同的缓存失效时间

缓存穿透

缓存穿透是指用户查询数据,在数据库没有,自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候,在缓存中找不到,每次都要去数据库再查询一遍,然后返回空。这样请求就绕过缓存直接查询数据库。

解决方案

  • 采用布隆过滤器,将数据库中的数据多次散列到一个足够大的bitmap中,一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉
  • 如果一个查询返回的数据为空,我们仍然把这个结果进行缓存,但是缓存时间很短,这样第二次到缓存中获取就有值了

缓存预热

缓存预热就是系统上线后,将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免再用户请求的时候,先查询数据库,然后再将数据缓存。用户直接查询事先被预热的缓存数据

缓存更新

缓存更新处理缓存服务器自带的缓存失效策略之外,我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰。

常见策略

  • 定时去清理过期的缓存
  • 当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存

缓存降级

当访问量剧增,服务出现问题(如响应慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可用根据一些关键数据进行自动降级,也可用配置开关实现人工降级。降级的目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的