1. 缓存预热
预先将MySQL中的数据同步至Redis的过程
2. 缓存雪崩
Redis主机出现故障,或有大量的key同时过期大面积失效导致Redis不可用
- Redis中key设置为永不过期,或者过期时间错开
- Redis缓存集群实现高可用
- 多缓存结合预防雪崩
- 服务降级
3. 缓存穿透
每次请求数据Redis上都没有,导致MySQL压力增大,此时Redis形同摆设
- 空对象缓存或者缺省值
回写增强
如果发生了缓存穿透,我们可以针对要查询的数据,在Redis里存一个和业务部门商量后确定的缺省值(比如,零、负数、defaultNull等)。
比如,键uid:abcdxxx,值defaultNull作为案例的key和value
先去redis查键uid:abcdxxx没有,再去mysql查没有获得 ,这就发生了一次穿透现象。
but,可以增强回写机制
mysql也查不到的话也让redis存入刚刚查不到的key并保护mysql。
第一次来查询uid:abcdxxx,redis和mysql都没有,返回null给调用者,但是增强回写后第二次来查uid:abcdxxx,此时redis就有值了。
可以直接从Redis中读取default缺省值返回给业务应用程序,避免了把大量请求发送给mysql处理,打爆mysql。
但是,此方法架不住黑客的恶意攻击,有缺陷......,只能解决key相同的情况
黑客会对你的系统进行攻击,拿一个不存在的id去查询数据,会产生大量的请求到数据库去查询。可能会导致你的数据库由于压力过大而宕掉。
key相同
第一次打到mysql,
空对象缓存后第二次就返回defaultNull缺省值,
遥免mysql被攻击,不用再到数据库中去走一圈了key不同
由于存在空对象缓存和缓存回写(看自己业务不限死),
redis中的无关紧要的key也会越写越多(记得设置redis过期时间)
- 布隆过滤器
Guava布隆过滤器
<!--guava Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器--> <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>23.0</version> </dependency>
package com.example.redis;import com.google.common.hash.BloomFilter; import com.google.common.hash.Funnels; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTest public class GuavaBloomFilterTest {@Testpublic void test() {// 创建一个布隆过滤器 过滤整数值,预计插入元素为100BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 100);// 判断指定元素是否存在boolean contain = bloomFilter.mightContain(1);System.out.println(contain);// 将元素新增入布隆过滤器bloomFilter.put(1);contain = bloomFilter.mightContain(1);System.out.println(contain);} }
4. 缓存击穿
大量请求同时查询一个key时,该key刚好失效,导致大量请求打到数据库上(热点key失效)
- 差异失效时间,或者不设置失效时间
- 互斥更新,采用双检加锁策略