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了解什么是 redis 的雪崩和穿透?redis 崩潰之后會怎么樣?系統該如何應對這種情況?如何處理 redis 的穿透?
面試官心理分析
其實這是問到緩存必問的,因為緩存雪崩和穿透,是緩存最大的兩個問題,要么不出現,一旦出現就是致命性的問題,所以面試官一定會問你。
緩存雪崩
對于系統 A,假設每天高峰期每秒 5000 個請求,本來緩存在高峰期可以扛住每秒 4000 個請求,但是緩存機器意外發生了全盤宕機。緩存掛了,此時 1 秒 5000 個請求全部落數據庫,數據庫必然扛不住,它會報一下警,然后就掛了。此時,如果沒用什么特別的方案來處理這個故障,DBA 很著急,重啟數據庫,但是數據庫立馬又被新的流量給打死了。
這就是緩存雪崩。
大約在 3 年前,國內比較知名的一個互聯網公司,曾因為緩存事故,導致雪崩,后臺系統全部崩潰,事故從當天下午持續到晚上凌晨 3~4 點,公司損失了幾千萬。
緩存雪崩的事前事中事后的解決方案如下。
事前:redis 高可用,主從+哨兵,redis cluster,避免全盤崩潰。
事中:本地 ehcache 緩存 + hystrix 限流&降級,避免 MySQL 被打死。
事后:redis 持久化,一旦重啟,自動從磁盤上加載數據,快速恢復緩存數據。
用戶發送一個請求,系統 A 收到請求后,先查本地 ehcache 緩存,如果沒查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都沒有,再查數據庫,將數據庫中的結果,寫入 ehcache 和 redis 中。
限流組件,可以設置每秒的請求,有多少能通過組件,剩余的未通過的請求,怎么辦?走降級!可以返回一些默認的值,或者友情提示,或者空白的值。
好處:
數據庫絕對不會死,限流組件確保了每秒只有多少個請求能通過。
只要數據庫不死,就是說,對用戶來說,2/5 的請求都是可以被處理的。
只要有 2/5 的請求可以被處理,就意味著你的系統沒死,對用戶來說,可能就是點擊幾次刷不出來頁面,但是多點幾次,就可以刷出來一次。
緩存穿透
對于系統A,假設一秒 5000 個請求,結果其中 4000 個請求是發出的惡意。
發出的那 4000 個,緩存中查不到,每次你去數據庫里查,也查不到。
舉個栗子。數據庫 id 是從 1 開始的,結果發過來的請求 id 全部都是負數。這樣的話,緩存中不會有,請求每次都“視緩存于無物”,直接查詢數據庫。這種惡意場景的緩存穿透就會直接把數據庫給打死。
解決方式很簡單,每次系統 A 從數據庫中只要沒查到,就寫一個空值到緩存里去,比如 set -999 UNKNOWN。這樣的話,下次便能走緩存了。
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