Redis缓存三大异常的处理方案梳理总结

前言

Redis是一款高性能的缓存数据库，但是在实际使用过程中，也有可能出现一些异常情况，如缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。本文将详细介绍这三种异常情况的解决方案，帮助开发者更好地使用Redis缓存。

一、缓存穿透

缓存穿透是指在缓存中查询一个一定不存在的数据，由于缓存中没有，所以不会返回结果，这会导致请求直接打到数据库上，对数据库造成压力。

解决方案

1. 布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，可以用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。可以将需要判断的元素先使用多个Hash函数处理，产生多个值，再将这些值对整个数组进行标记。通过判断数组中是否有该元素对应的标记，可以判断元素是否存在于集合中。若判断出元素不存在，则可以直接返回，不再继续查询数据库。

2. 缓存空对象

当查询一个不存在的key时，缓存也可以将空对象存入缓存中。当下次查询该key时，缓存会直接返回缓存中的空对象，不再查询数据库。

示例

// 使用布隆过滤器解决缓存穿透

// 初始化布隆过滤器
private final BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")), 1000000, 0.01);

public Object getData(String key) {
    // 先判断key是否存在于布隆过滤器中
    if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
        // 如果不存在，则可以直接返回null，不再向数据库查询
        return null;
    }

    // 如果存在于布隆过滤器中，则继续查询缓存
    Object result = cache.get(key);
    if (result == null) {
        // 如果缓存中也没有，则需要向数据库查询，并将结果存入缓存中
        result = getDataFromDatabase(key);
        cache.put(key, result);
    }
    return result;
}

二、缓存击穿

缓存击穿是指某个热点key在缓存过期后，同时有大量请求访问该key，导致请求直接打到数据库上，对数据库造成极大压力。

解决方案

1. 加锁

当查询的key失效时，可以使用分布式锁来避免多个线程同时查询数据库，从而避免缓存击穿。在获取锁之后，先查询缓存，如果缓存中有数据则直接返回，否则再查询数据库并将结果存入缓存中，并释放锁。

2. 设置随机过期时间

可以为每个key设置一个随机的过期时间，这样可以避免多个key同时失效后同时查询数据库。在获取数据时，若发现key已经过期，则先判断该key是否正在被缓存，如果正在被缓存，则直接等待缓存，如果没有被缓存则先加锁，再查询数据库并将结果存入缓存中，并更新key的过期时间和缓存状态，并释放锁。

示例

// 使用分布式锁避免缓存击穿

public Object getData(String key) {
    Object result = cache.get(key);
    if (result == null) {
        // 获取锁
        String lock = lockService.tryLock(key);
        if (lock != null) {
            // 查询缓存
            result = cache.get(key);
            if (result == null) {
                // 如果缓存中没有，则需要向数据库查询，并将结果存入缓存中
                result = getDataFromDatabase(key);
                cache.put(key, result);
            }
            // 释放锁
            lockService.releaseLock(key, lock);
        } else {
            // 如果获取锁失败，则等待一段时间后重试
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                // ignore
            }
            return getData(key);
        }
    }
    return result;
}

三、缓存雪崩

缓存雪崩是指某个时间缓存中的大量key同时失效，导致大量请求打到数据库上，对数据库造成极大压力，甚至会导致数据库宕机。

解决方案

1. 设置过期时间随机化

为了避免所有缓存在同一时间失效，可以为每个key设置一个随机的过期时间，使得其失效时间分散在一段时间内，从而避免同时失效。

2. 数据预热

在系统启动时，可以将热点数据加载到缓存中，以避免冷启动时大量请求打到数据库上。

3. Redis主从架构

采用Redis主从架构，将读请求分发到从节点，并使用Lua脚本在从节点进行数据操作，保证数据同步，同时分摊读取压力。

示例

// 数据预热

public void preload() {
    List<String> keys = getHotKeys();
    for (String key : keys) {
        cache.put(key, getDataFromDatabase(key));
    }
}

// 设置过期时间随机化

public Object getData(String key) {
    Object result = cache.get(key);
    if (result == null) {
        // 再加上一个随机的过期时间，避免所有的key在同一时间失效
        int seconds = randomExpireTime();
        result = getDataFromDatabase(key);
        cache.put(key, result, seconds);
    }
    return result;
}

// Redis主从架构

public Object getData(String key) {
    Object result = cache.getSlave(key);
    if (result == null) {
        result = cache.getMaster(key);
        if (result == null) {
            result = getDataFromDatabase(key);
            cache.put(key, result);
        }
    }
    return result;
}