浅谈Redis缓存雪崩解决方案
缓存层承载着大量的请求,有效保护了存储层。但是如果由于大量缓存失效或者缓存整体不能提供服务,导致大量的请求到达存储层,会使存储层负载增加(大量的请求查询数据库) 。这就是缓存雪崩的场景;
解决缓存雪崩可以从下面的几点着手：
1.保持缓存层的高可用
使用Redis哨兵模式或者Redis集群部署方式,即是个别Redis节点下线,整个缓存层依然可以使用。除此之外还可以在多个机房部署Redis,这样即便是机房死机,依然可以实现缓存层的高可用。
2.限流降级组件
无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率,可以将它们视为资源。作为并发量较大的分布式系统，假如有一个资源不可用，可能会造成所有线程在获取这个资源时异常，造成整个系统不可用。降级在高并发系统中是非常正常的，比如推荐服务中，如果个性化推荐服务不可用，可以降级补充热点数据，不至于造成整个推荐服务不可用。常见的限流降级组件如 Hystrix、Sentinel 等。
3.缓存不过期
Redis 中保存的 key 永不失效，这样就不会出现大量缓存同时失效的问题，但是随之而来的就是Redis 需要更多的存储空间。
4.优化缓存过期时间
设计缓存时，为每一个 key 选择合适的过期时间，避免大量的 key 在同一时刻同时失效，造成缓存雪崩。
5.使用互斥锁重建缓存
在高并发场景下，为了避免大量的请求同时到达存储层查询数据、重建缓存，可以使用互斥锁控制，如根据 key 去缓存层查询数据，当缓存层为命中时，对 key 加锁，然后从存储层查询数据，将数据写入缓存层，最后释放锁。若其他线程发现获取锁失败，则让线程休眠一段时间后重试。对于锁的类型，如果是在单机环境下可以使用 Java 并发包下的 Lock，如果是在分布式环境下，可以使用分布式锁（Redis 中的 SETNX 方法）。
分布式环境下互斥锁重建缓存伪代码
public String get(String key) {
// redis中查询key对应的value
String value = redis.get(key);
// 缓存未命中
if (value == null) {
// 互斥锁
String key_mutex_lock = "mutex:lock" + key;
// 互斥锁加锁成功
if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")) { // 返回 0（false）,1（true）
try {
// 设置互斥锁超时时间,这里设置的是锁的失效时间,而不是key的失效时间
redis.expire(key_mutex_lock,3*60);
// 从数据库查询
value = db.get(key);
// 数据写入缓存
redis.set(key,value);
} finally {
// 释放锁
boolean keyExist = jedis.exists(key_mutex_lock);
if(keyExist){
redis.delete(key_mutex_lock);
}
} else {
// 加锁失败,线程休息50ms后重试
Thread.sleep(50);
return get(key); // 直接返回缓存结果
}
}
}
分布式环境下使用Redis 分布式锁实现缓存重建，优点是设计思路简单，对数据一致性有保障;缺点是代码复杂度增加，有可能会造成用户等待。假设在高并发下，缓存重建期间 key 是锁着的，如果当前并发 1000 个请求，其中 999 个都在阻塞，会导致 999 个用户请求阻塞而等待。
6.异步重建缓存
在这种方案下构建缓存采取异步策略，会从线程池中获取线程来异步构建缓存，从而不会让所有的请求直接到达存储层，该方案中每个Redis key 维护逻辑超时时间，当逻辑超时时间小于当前时间时，则说明当前缓存已经失效，应当进行缓存更新，否则说明当前缓存未失效，直接返回缓存中的 value 值。如在Redis 中将 key 的过期时间设置为 60 min，在对应的 value 中设置逻辑过期时间为 30 min。这样当 key 到了 30 min 的逻辑过期时间，就可以异步更新这个 key 的缓存，但是在更新缓存的这段时间内，旧的缓存依然可用。这种异步重建缓存的方式可以有效避免大量的 key 同时失效。
public String get(String key) {
// 重缓存中查询key对应的ValueObject对象
ValueObject valueObject = redis.get(key);
// 获取存储中对应的value值
String value = valueObject.getValue();
// 获取实体模型中的缓存过期的时间：timeOut = 设置缓存时的当前时间+过期时间(如30秒,60秒等等)
long logicTimeOut = valueObject.getTimeOut(); // 等位换算为long类型
// 当前可以在逻辑上失效
if (logicTimeOut <= System.currentTimeMillis()) {
// 异步更新缓存
threadPool.execute(new Runnable() {
String key_mutex_lock = "mutex_lock" + key;
// 互斥锁加锁成功
if(redis.setnx(key_mutex_lock,"1")) { // 返回 0（false）,1（true）
try {
// 设置互斥锁超时时间,这里设置的是锁的失效时间,而不是key的失效时间
redis.expire(key_mutex_lock,3*60);
// 从数据库查询
dbValue = db.get(key);
// 数据写入缓存
redis.set(key,dbValue);
} finally {
// 释放锁
boolean keyExist = jedis.exists(key_mutex_lock);
if(keyExist){
redis.delete(key_mutex_lock);
}
}
} else {
}
});
return value; // 直接返回缓存结果
}
}到此这篇关于浅谈Redis缓存雪崩解决方案的文章就介绍到这了,更多相关Redis缓存雪崩内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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