揭秘 Redis 缓存的三大绊脚石：缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿

2023-10-21 05:00:03

缓存雪崩、穿透和击穿：避免 Redis 中常见的三大陷阱

在当今快速发展的数字世界中，缓存已成为提高 Web 应用程序性能和可扩展性的关键组件。它充当数据库和应用程序之间的中间层，存储频繁访问的数据，从而减少数据库负载并缩短响应时间。然而，如果没有适当的管理，缓存也可能成为导致应用程序性能下降的潜在瓶颈。

本文重点关注 Redis 中三个常见的缓存问题：缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿。我们将探讨每个问题的原因和后果，并提供解决这些问题的实用策略。

缓存雪崩：当缓存崩塌时

问题

缓存雪崩是指大量缓存数据在短时间内同时失效，导致应用程序无法从缓存中获取数据。这会引发对数据库的大量请求，使数据库不堪重负并最终宕机。

成因：

缓存配置不当（例如，过期时间过短）
突发流量（例如，促销活动或大型活动）
系统故障（例如，Redis 服务器宕机或网络中断）

解决措施：

合理设置缓存过期时间，根据数据的更新频率和重要性进行权衡。
使用分布式缓存，将缓存数据分布在多个 Redis 服务器上，以避免单点故障。
采用缓存预热，在应用程序启动时或流量高峰期到来之前，预先将常用数据加载到缓存中。

代码示例：

import redis

# 设置合理的缓存过期时间（以秒为单位）
redis_client.expire('user:1', 3600)  # 1 小时

# 使用分布式缓存
redis_client1 = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
redis_client2 = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6380, db=0)

# 缓存预热
redis_client.set('user:1', 'John Doe')

缓存穿透：当缓存被绕过时

问题：

缓存穿透是指查询一个根本不存在于缓存和数据库中的数据，导致每次请求都必须查询数据库，给数据库带来巨大压力。

成因：

恶意攻击者通过构造恶意请求查询不存在的数据
程序中存在逻辑错误，导致查询不存在的数据
数据库中的数据已更新，但缓存中的数据尚未更新

解决措施：

对查询参数进行校验，过滤掉不存在的数据。
使用布隆过滤器，一种快速判断元素是否存在于集合中的数据结构。
使用缓存负值，当查询不存在的数据时，将其缓存为负值，并在下次查询时直接返回。

代码示例：

import redis

# 对查询参数进行校验
def validate_user_id(user_id):
    if user_id < 0 or user_id > 100000:
        return False
    return True

# 使用布隆过滤器
bloom_filter = redis.BloomFilter('user:ids', capacity=100000, error_rate=0.01)

# 使用缓存负值
redis_client.set('user:-1', 'Non-existent User', ex=3600)

缓存击穿：当热门数据缺失时

问题：

缓存击穿是指某个数据非常热门，在短时间内被大量并发请求访问，但由于缓存中没有该数据，导致每次请求都必须查询数据库，给数据库造成巨大压力。

成因：

热点数据在缓存过期时被大量并发请求访问
热点数据在缓存中不存在，但突然变得热门
并发请求数量激增

解决措施：

使用互斥锁，控制对数据库的并发访问，避免多个请求同时访问数据库。
使用分布式锁，如果使用分布式缓存，控制对数据库的并发访问。
采用异步更新，对于热点数据，使用异步更新的方式更新缓存，避免在热点数据过期时出现缓存击穿。

代码示例：

import redis
from threading import Lock

# 使用互斥锁
lock = Lock()

def get_user(user_id):
    with lock:
        user_data = redis_client.get(f'user:{user_id}')
        if user_data is None:
            user_data = get_user_from_database(user_id)
            redis_client.set(f'user:{user_id}', user_data, ex=3600)
    return user_data

# 使用分布式锁
import redis
from redislock import Lock

# 使用分布式锁
lock = Lock('user:lock', redis_client)

def get_user(user_id):
    with lock:
        user_data = redis_client.get(f'user:{user_id}')
        if user_data is None:
            user_data = get_user_from_database(user_id)
            redis_client.set(f'user:{user_id}', user_data, ex=3600)
    return user_data