Redis总结（二）—— 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

最新推荐文章于 2025-04-12 10:55:56 发布
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分类专栏： Redis 文章标签： redis 数据库
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本文链接：https://blog.csdn.net/LMFranK/article/details/107073633
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1. 缓存穿透

同一时刻，大量的并发请求数据库中不存在的信息，他既不会命中缓存，也不会命中数据库，但是他会查找数据库

解决方案：

  • 在接口层增加校验，比如用户鉴权校验，参数做校验，不合法的参数直接代码Return，比如：id 做基础校验，id <=0的直接拦截等

  • 当数据库查询结果为空时，数据也被缓存，但缓存有效期设置较短，以免影响正常数据的缓存

  • 布隆过滤器：利用高效的数据结构和算法快速判断出你这个Key是否在数据库中存在，不存在你return就好了，存在你就去查了DB刷新KV再return

2. 缓存击穿

缓存击穿是指热点key在某个时间点过期的时候，而恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，从而大量的请求打到db（数据库）

解决方案：

  • 设置热点数据永远不过期，比如首页数据

  • 定时任务：查询快要过期的key，更新内容，并刷新有效时间

  • 延迟队列：将数据存入缓存的那一刻同时发送一个延迟队列（按指定时间消费），时间小于缓存中key的过期时间，到了指定时间，消费者刷新key的有效时间再发送一个延迟队列，以此循环

  • 互斥锁：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，单机的话用读写锁就够了

  • 布隆过滤器

3. 缓存雪崩

缓存在同一时间内大量键过期（失效），接着来的一大波请求瞬间都落在了数据库中导致连接异常

解决方案：

  • 随机设置过期时间

  • 加锁

  • 建立备份缓存，缓存A和缓存B，A设置超时时间，B不设值超时时间，先从A读缓存，A没有读B，并且更新A缓存和B缓存

4. 应对总结

一般避免以上情况发生我们从三个时间段去分析下：

  • 事前：Redis 高可用，主从+哨兵，Redis cluster，避免全盘崩溃。

  • 事中：本地 ehcache 缓存 + Hystrix 限流+降级，避免** MySQL** 被打死。

  • 事后：Redis 持久化 RDB+AOF，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

参考：

  1. https://juejin.im/post/5dbef8306fb9a0203f6fa3e2
缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩
沉迷代码无法自拔
05-10 791
缓存穿透所谓的缓存穿透，简单来讲就是查询某些不存在的key时，缓存和数据库查询结果都为空，而空的结果又不被缓存起来，而导致每次查询都去请求数据库层的情况。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。过程：缓存不命中，进而导致每次查询都去查询数据库，缓存也就失去了作用，通常表现为服务器负载迅速上升，严重时可能直接宕机。常见的两种方法是缓存空数据和使用布隆过...
Redis 典型应用——缓存（缓存预热，穿透，雪崩，击穿）
2201_75456895的博客
07-01 1470
缓存是计算机中一个很经典的概念，核心思路是把一些常用的数据放到访问速度更快的地方，方便随时读取；但对于计算机硬件来说，往往访问速度越快的设备，成本越高，存储空间越小，缓存是更快，但空间上是不足的，因此大部分时候，缓存只存放一些热点数据；
缓存穿透和缓存击穿
AAAhxz的博客
06-30 4733
一、背景介绍 几乎所有互联网公司都采用缓存的方案来解决瞬时流量超高，或者长期流量过高的问题。但使用缓存存在风险——缓存穿透和缓存击穿：简单的讲就是如果该数据原本就不存在，那么就会发生缓存穿透；如果缓存内容因为各种原因失效，那么就会发生缓存击穿。 具体一点来说，如果缓存中不存在需要查询的内容，一般情况下需要再深入一层进行查询，一般为不能承受压力的关系型数据库（承压能力为缓存的1%，甚至更低），如果数据库中不存在，则叫做缓存穿透；反之，如果数据库中存在这个数据，则叫做缓存击穿（如果同一时刻大量的缓存失效叫做缓存
缓存穿透、击穿、雪崩
ChineseSoftware的博客
01-19 1538
一、缓存穿透 缓存穿透是指缓存和数据库中均不存在目标数据，而用户不断发起请求，缓存也得不到更新，由此每次请求该数据都会到数据库层面。高并发量，就会对后端的 DB 系统造成很大压力。如查询 id 为“-1”或不存在的数据，此时用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。关键点：缓存 value 为空；并发量很大去访问 DB。通俗理解，直接把缓存穿透了，没有利用到缓存。 1️⃣造成的原因 业务自身代码或数据出现问题。 一些恶意攻击、爬虫造成大量空的命中，此时会对数据库造成很大压力。 2️⃣解决方法 接口
一文搞懂缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩（含真实场景与解决方案）
最新发布
m0_73748193的博客
04-12 1150
在高并发系统中，为了减轻数据库压力，我们通常会引入缓存（如 Redis），将热点数据提前放到内存中，加快访问速度。但是缓存并非万能，它在一些特殊场景下会失效或导致系统雪崩式崩溃，这时就要理解缓存三大问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩。指的是客户端请求的 key 根本不存在于缓存和数据库中，每次请求都会绕过缓存打到数据库，造成数据库压力暴增。指的是一个热点 key 刚好过期了，在大量请求同时到达时，这个 key 不在缓存里，所有请求一起打到数据库，造成数据库短时间内被击穿。指的是。
缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩解决方案
liyuguanguan的博客
04-01 898
1.缓存穿透 1.1.什么是缓存穿透 正常情况下我们去查数据都是存在的 那么请求一条压根不存在的数据也就是缓存和DB都没有的数据那么请求就都会落在DB上面了 这种查询不存在的数据成为缓存穿透 1.2.缓存穿透带来的问题，如果有黑客攻击无限请求一个不存在的数据那么请求的压力都会落在DB，那么DB就有可能宕机 1.3.缓存穿透解决方案 1.3.1之所以是因为发生缓存穿透是因为获取的...
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在实际的业务场景中，Redis 一般和其他数据库搭配使用，用来减轻后端数据库的压力，比如和关系型数据库 MySQL 配合使用。Redis 会把 MySQL 中经常被查询的数据缓存起来，比如热点数据，这样当用户来访问的时候，就不需要到 MySQL 中去查询了，而是直接获取 Redis 中的缓存数据，从而降低了后端数据库的读取压力。
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布隆过滤器是一种非常实用的解决缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题的工具。对于缓存穿透问题，布隆过滤器可以在缓存中存储空值，避免频繁查询数据库。布隆过滤器的原理是通过多次哈希运算将元素映射到一个二进制数组中，如果某个位置的值为1，则表示该元素可能存在；如果为0，则表示该元素一定不存在。通过布隆过滤器，可以快速判断一个请求是否需要查询数据库，从而避免了缓存穿透的问题。\[3\] 对于缓存击穿问题，布隆过滤器可以用于限流和降级策略。通过对热点参数进行限流，可以控制请求的并发量，避免数据库被大量请求压垮。同时，对于无效的请求，可以进行服务降级，直接返回默认值或错误信息，而不是查询数据库。\[2\] 对于缓存雪崩问题，布隆过滤器可以作为一种多级缓存的解决方案之一。除了使用Redis作为缓存外，还可以使用Nginx缓存等其他缓存工具，将请求分散到不同的缓存层，从而减轻数据库的访问压力。同时，可以通过设置缓存的过期时间，避免大量缓存同时过期，导致数据库访问压力过大。\[2\] 总之，布隆过滤器是一种非常实用的工具，可以有效解决Redis缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿问题。通过合理使用布隆过滤器，可以提高系统的性能和稳定性。 #### 引用[.reference_title] - *1* [redis缓存穿透之终极解决方案——布隆过滤器](https://blog.csdn.net/qq_40606397/article/details/114085367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [redis缓存雪崩、击穿、穿透](https://blog.csdn.net/weixin_45414913/article/details/124901909)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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