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          详解Redis缓存击穿以及解决方案

          发布时间:2018-11-12 20:47 所属栏目:[评论] 来源:智能运维小讲堂
          导读:副标题#e# 什么是缓存击穿 在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示: 因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查询,这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这

          什么是缓存击穿

          在谈论缓存击穿之前,我们先来回忆下从缓存中加载数据的逻辑,如下图所示:

          详解Redis缓存击穿以及解决方案

          因此,如果黑客每次故意查询一个在缓存内必然不存在的数据,导致每次请求都要去存储层去查询,这样缓存就失去了意义。如果在大流量下数据库可能挂掉。这就是缓存击穿。

          场景如下图所示:

          详解Redis缓存击穿以及解决方案

          我们正常人在登录首页的时候,都是根据userID来命中数据,然而黑客的目的是破坏你的系统,黑客可以随机生成一堆userID,然后将这些请求怼到你的服务器上,这些请求在缓存中不存在,就会穿过缓存,直接怼到数据库上,从而造成数据库连接异常。

          解决方案

          在这里我们给出三套解决方案,大家根据项目中的实际情况,选择使用。

          讲下述三种方案前,我们先回忆下redis的setnx方法。

          SETNX key value

          将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在。

          若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。

          SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在,则 SET)的简写。

          • 可用版本:>= 1.0.0
          • 时间复杂度: O(1)
          • 返回值: 设置成功,返回 1。设置失败,返回 0 。

          效果如下:

          1. redis> EXISTS job # job 不存在 
          2. (integer) 0 
          3. redis> SETNX job "programmer" # job 设置成功 
          4. (integer) 1 
          5. redis> SETNX job "code-farmer" # 尝试覆盖 job ,失败 
          6. (integer) 0 
          7. redis> GET job # 没有被覆盖 
          8. "programmer" 

          1. 使用互斥锁

          该方法是比较普遍的做法,即,在根据key获得的value值为空时,先锁上,再从数据库加载,加载完毕,释放锁。若其他线程发现获取锁失败,则睡眠50ms后重试。

          至于锁的类型,单机环境用并发包的Lock类型就行,集群环境则使用分布式锁( redis的setnx)。

          集群环境的redis的代码如下所示:

          1. String get(String key) { 
          2. String value = redis.get(key); 
          3. if (value == null) { 
          4. if (redis.setnx(key_mutex, "1")) { 
          5. // 3 min timeout to avoid mutex holder crash 
          6. redis.expire(key_mutex, 3 * 60) 
          7. value = db.get(key); 
          8. redis.set(key, value); 
          9. redis.delete(key_mutex); 
          10. } else { 
          11. //其他线程休息50毫秒后重试 
          12. Thread.sleep(50); 
          13. get(key); 

          优点

          • 思路简单
          • 保证一致性

          缺点

          • 代码复杂度增大
          • 存在死锁的风险

          2. 异步构建缓存

          在这种方案下,构建缓存采取异步策略,会从线程池中取线程来异步构建缓存,从而不会让所有的请求直接怼到数据库上。该方案redis自己维护一个timeout,当timeout小于System.currentTimeMillis()时,则进行缓存更新,否则直接返回value值。

          集群环境的redis代码如下所示:

          1. String get(final String key) { 
          2. V v = redis.get(key); 
          3. String vvalue = v.getValue(); 
          4. long timeout = v.getTimeout(); 
          5. if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) { 
          6. // 异步更新后台异常执行 
          7. threadPool.execute(new Runnable() { 
          8. public void run() { 
          9. String keyMutex = "mutex:" + key; 
          10. if (redis.setnx(keyMutex, "1")) { 
          11. // 3 min timeout to avoid mutex holder crash 
          12. redis.expire(keyMutex, 3 * 60); 
          13. String dbdbValue = db.get(key); 
          14. redis.set(key, dbValue); 
          15. redis.delete(keyMutex); 
          16. }); 
          17. return value; 

          优点

          • 性价最佳,用户无需等待

          缺点

          • 无法保证缓存一致性

          3. 布隆过滤器

          (1) 原理

          布隆过滤器的巨大用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景:

          • 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址
          • 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信)
          • 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆过滤器中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。

          OK,接下来我们来谈谈布隆过滤器的原理。

          其内部维护一个全为0的bit数组,需要说明的是,布隆过滤器有一个误判率的概念,误判率越低,则数组越长,所占空间越大。误判率越高则数组越小,所占的空间越小。

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