用好Redis避免缓存崩溃的3种常见场景及解决方案

后端

2023-09-24 10:22:02

缓存难题大揭秘：防止数据库雪崩的解决方案

引言

在使用缓存时，难免会遇到一些问题，这些问题可能导致请求直接打到数据库上，最终导致数据库不堪重负甚至挂掉。本文将深入探讨三种常见的缓存难题：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，并提供相应的解决方案，帮助你保障缓存的稳定性和数据库的安全。

缓存穿透

场景：

当一个请求的数据不在缓存中时，如果数据库中也没有该数据，就会导致请求直接打到数据库上。如果这种情况发生在大量请求上，就会给数据库带来沉重的压力。

解决方案：

添加默认值： 为缓存中不存在的数据设置一个默认值，如空值或特殊值。这样，当请求的数据不在缓存中时，可以直接从缓存中获取默认值，避免请求打到数据库。
请求拦截： 对请求进行拦截，如果请求的数据不在缓存中，则直接返回一个错误。这种方法可以有效防止不存在的数据被请求到，从而避免对数据库造成压力。

代码示例：

# 添加默认值
if key not in cache:
    cache[key] = None

# 请求拦截
if key not in cache:
    return Response(status=404)

缓存击穿

场景：

当某个数据在缓存中过期后，恰巧有多个请求同时进来，这些请求都会直接打到数据库上。这种集中式的请求会给数据库造成巨大的压力，甚至可能导致数据库崩溃。

解决方案：

设置较长的缓存过期时间： 通过设置较长的缓存过期时间，可以减少缓存击穿的发生概率。这样，当某个数据在缓存中过期后，仍有时间可以从缓存中获取数据，从而避免请求直接打到数据库。
分布式锁： 使用分布式锁可以解决缓存击穿问题。当某个数据在缓存中过期后，可以先获取一个分布式锁，然后在获取数据的过程中，如果发现数据已经过期，则重新从数据库中加载数据并更新缓存。这样，可以避免多个请求同时打到数据库上。
互斥锁： 互斥锁也可以用来解决缓存击穿问题。当某个数据在缓存中过期后，可以先获取一个互斥锁，然后在获取数据的过程中，如果发现数据已经过期，则重新从数据库中加载数据并更新缓存。这样，同样可以避免多个请求同时打到数据库上。

代码示例：

# 分布式锁
with redis_lock.lock("cache_lock"):
    if key not in cache:
        value = get_data_from_db()
        cache[key] = value

# 互斥锁
with threading.Lock():
    if key not in cache:
        value = get_data_from_db()
        cache[key] = value

缓存雪崩

场景：

当大量缓存数据在同一时间过期时，会导致所有请求都直接打到数据库上。这种集中式的请求会给数据库造成难以承受的压力，甚至可能导致数据库崩溃。

解决方案：

设置不同的缓存过期时间： 为不同的数据设置不同的缓存过期时间，可以减少缓存雪崩的发生概率。这样，就可以避免大量缓存数据在同一时间过期。
异步更新： 使用异步更新可以解决缓存雪崩问题。当需要更新缓存数据时，可以先将数据更新到数据库中，然后再异步更新缓存。这样，就可以避免大量缓存数据在同一时间过期。
预热缓存： 预热缓存也可以用来解决缓存雪崩问题。当系统启动时，可以将经常访问的数据预先加载到缓存中。这样，就可以避免在这些数据过期时，请求直接打到数据库上。

代码示例：

# 异步更新
import asyncio

async def update_cache(key, value):
    await asyncio.sleep(1)
    cache[key] = value

# 预热缓存
for key in frequently_accessed_keys:
    cache[key] = get_data_from_db(key)