漫话:如何给女朋友解释什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩?

存储 存储软件
周末在家面试,和候选人聊到Redis的问题,于是问了他一个问题:你知道缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩吗?他们之间的区别是什么?分别怎么解决吗?

[[360523]]

周末在家面试,和候选人聊到Redis的问题,于是问了他一个问题:你知道缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩吗?他们之间的区别是什么?分别怎么解决吗?

面试结束后,女朋友好像有很多问号,于是来问我。

缓存穿透

要把这个问题讲清楚,先举个例子。

一个女孩子去门店买口红,到了门店之后被告知她想要的那个色号已经没有了。于是她要求店员去问总部还有没有货。总部发现这个色号也没有了,于是女孩子就离开了。

过了一会另一个女孩子又来了,也想要购买同一个色号,店员就又总部问了一次。如此反复。

女孩子买口红不仅需要门店帮忙查询,还需要总部也进行盘货。类似这种情况,在缓存领域有一个类似的概念叫做缓存穿透。

缓存穿透是指缓存服务器中没有缓存数据,数据库中也没有符合条件的数据,导致业务系统每次都绕过缓存服务器查询下游的数据库,缓存服务器完全失去了其应用的作用。

 

缓存空值

解决多次询问总部的方法比较简单,如果口红门店在帮第一个女孩子查询之后,就记录下来这个色号已经没有了,下次其他女孩再来问这个色号的时候,直接告诉她没货了。

这样就可以避免每次都惊动总部了。

在缓存中,之所以会发生穿透,就是因为缓存没有对那些不存在的值得Key缓存下来,从而导致每次查询都要请求到数据库。

那么我们就可以为这些key对应的值设置为null并放到缓存中,这样再出现查询这个key 的请求的时候,直接返回null即可 。

但是还需要注意的就是需要有一个失效时间,因为如果不设置失效的话,如果哪天总部有货了,门店还是当做没货的话,就会影响销量了。

BloomFilter

很多时候,缓存穿透是因为有很多恶意流量的请求,这些请求可能随机生成很多Key来请求查询,这些肯定在缓存和数据库中都没有,那就很容易导致缓存穿透。

针对类似的情况,可以使用一个过滤器。

比如如果有一群人经常来门店问一些根本不存在的色号,比如五彩斑斓的黑,这些色号该品牌根本没生产过的话,店员就可以直接告诉顾客不存在就行了,也不需要惊动总部。

在缓存穿透防治上常用的技术是布隆过滤器(Bloom Filter)。

布隆过滤器是一种比较巧妙的概率性数据结构,它可以告诉你数据一定不存在或可能存在,相比Map、Set、List等传统数据结构它占用内存少、结构更高效。

对于缓存穿透,我们可以将查询的数据条件都哈希到一个足够大的布隆过滤器中,用户发送的请求会先被布隆过滤器拦截,一定不存在的数据就直接拦截返回了,从而避免下一步对数据库的压力。

 

缓存击穿

有一种比较特殊的情况,那就是如果某一个热门色号的口红刚好卖完了,这时候有很多顾客同时来咨询要购买这个色号,那么门店内的多个售货员可能分别给总部打电话咨询是否有存货。

或者如果有多家门店同时卖完了,那么总部接收到的咨询量就会剧增。类似这种情况,在缓存领域有一个类似的概念叫做缓存击穿。

缓存击穿是指当某一key的缓存过期时大并发量的请求同时访问此key,瞬间击穿缓存服务器直接访问数据库,让数据库处于负载的情况。

异步定时更新

如果提前知道某一个色号比较畅销的话,那就可以定时的咨询总部是否还有存货,定时的更新库存情况就可以避免上面这种情况了。

在缓存处理上,同理,比如某一个热点数据的过期时间是1小时,那么每59分钟,通过定时任务去更新这个热点key,并重新设置其过期时间。

互斥锁

还有一种解决办法,那就是如果很多顾客咨询的是同一个色号的口红,那么就先处理第一个用户的咨询,其他同样请求的顾客先排队等待。一直到店员从总部那里获取到最新的库存信息后,就可以安排其他人继续购买了。

在缓存处理上,通常使用一个互斥锁来解决缓存击穿的问题。简单来说就是当Redis中根据key获得的value值为空时,先锁上,然后从数据库加载,加载完毕,释放锁。若其他线程也在请求该key时,发现获取锁失败,则先阻塞。

缓存雪崩

如果门店内的多个色号的口红同时售罄了,并且门店在这个时间点刚好也不知道总部有没有库存了,这时候如果有大量顾客来到门店购物的话,就会有更多的咨询电话打到总部那里。

或者是门店突然出现问题了,不能提供服务了,很多顾客就可能自己打电话到总部咨询库存情况。类似这种情况,在缓存领域有一个类似的概念叫做缓存雪崩。

缓存雪崩是指当大量缓存同时过期或缓存服务宕机,所有请求的都直接访问数据库,造成数据库高负载,影响性能,甚至数据库宕机。

不同的过期时间

为了避免缓存雪崩,门店可以考虑给不同的色号的口红预留不同的库存,并且采用不同的频率咨询总部库存情况,更新到门店中。这样就可以避免突然同一个时间点所有色号都售罄。

为了避免大量的缓存在同一时间过期,可以把不同的key过期时间设置成不同的, 并且通过定时刷新的方式更新过期时间。

集群

为了避免门店出问题导致大量顾客直接打电话到总部,可以考虑开更多的门店,将用户分流到多个店铺中。

类似的,在缓存雪崩问题防治上面,一个比较典型的技术就是采用集群方式部署,使用集群可以避免服务单点故障。

关于作者:漫话编程,是一个通过漫画+音频的形式讲解枯燥的编程知识的公众号。致力于让编程变得更有乐趣。

本文转载自微信公众号「漫话编程」,可以通过以下二维码关注。转载本文请联系漫话编程公众号。

 

责任编辑:武晓燕 来源: 漫话编程
相关推荐

2019-10-12 14:19:05

Redis数据库缓存

2023-03-10 13:33:00

缓存穿透缓存击穿缓存雪崩

2019-11-05 14:24:31

缓存雪崩框架

2021-06-05 09:01:01

Redis缓存雪崩缓存穿透

2020-03-16 14:57:24

Redis面试雪崩

2022-05-27 07:57:20

缓存穿透缓存雪崩缓存击穿

2022-03-08 00:07:51

缓存雪崩数据库

2023-11-10 14:58:03

2020-03-16 14:08:59

线程熔断限流

2022-11-18 14:34:28

2023-04-14 07:34:19

2024-03-12 10:44:42

2019-10-09 10:45:16

云计算Web互联网

2021-09-14 12:00:11

VR字节跳动

2021-12-25 22:28:27

缓存穿透缓存击穿缓存雪崩

2023-12-06 13:38:00

Redis缓存穿透缓存击穿

2020-10-13 07:44:40

缓存雪崩 穿透

2019-12-23 10:26:02

3PC分布式2PC

2020-09-14 06:57:30

缓存穿透雪崩

2022-07-11 07:36:36

缓存缓存雪崩缓存击穿
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号