Redis 缓存问题

黎 浩然/ 15 7 月, 2022/ 数据库/DATABASE, 计算机/COMPUTER/ 0 comments

Redis提供了两种主要的持久化方法来确保数据在服务重启之后仍然可用：RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File)。每种方法有其特点和适用场景，可以根据具体需求选择使用一种或者同时使用两种方法来优化数据安全和性能。

RDB持久化

RDB 持久化方式是通过创建数据集的快照来进行持久化的。

工作方式

  • 在配置文件中指定的时间间隔内（例如每5分钟或当指定数量的写操作执行后），Redis会自动创建一个内存数据的快照。
  • 这个快照是以二进制文件的形式存储在磁盘上的，通常是在一个单独的文件中（例如 dump.rdb）。

优点

  • RDB文件是一个压缩的二进制文件，可以非常迅速地保存到磁盘，也可以非常迅速地从中恢复。
  • 适用于需要定期备份数据的场景，如每夜进行备份。
  • 对性能的影响小，特别是在高写入负载的场景下。

缺点

  • 在两次快照之间的数据可能会丢失。
  • 在创建快照时，如果数据集非常大，可能会对系统性能产生短暂影响。

AOF持久化

AOF持久化通过记录写操作来实现，记录下来的每个写操作都会追加到AOF文件的末尾。

工作方式

  • Redis将每一个接收到的写命令追加到AOF文件中。
  • 在默认配置下，Redis会根据配置（如每秒钟）使用fsync来将缓冲区的数据强制写入硬盘。
  • AOF文件可以通过Redis的重写过程定期进行压缩。

优点

  • 提供了更高级别的数据安全性，因为可以更频繁地将数据写入硬盘。
  • 允许用户选择同步频率，可以根据数据安全与性能之间的需求进行调整。
  • 损坏的AOF文件可以使用Redis提供的工具进行修复。

缺点

  • AOF文件通常RDB文件大，因为它记录了更详细的操作。
  • 在高写入负载下，如果配置为每次写操作后都进行同步，可能会对性能产生影响。

混合使用

很多生产环境下会同时启用RDB和AOF，以利用两者的优势：

  • 使用RDB进行定期的全量备份。
  • 使用AOF来处理故障恢复，确保数据的完整性和一致性。

配置示例： 在Redis的配置文件(redis.conf) 中，可以设置以下参数来控制持久化行为：

# 启用 AOF 持久化
appendonly yes

# AOF 持久化策略设置
appendfsync everysec  # 每秒 fsync

# RDB 配置
save 900 1           # 900秒内至少1次修改
save 300 10          # 300秒内至少10次修改
save 60 10000        # 60秒内至少10000次修改

总之，Redis的持久化配置非常灵活，可以根据具体的应用需求和所承受的风险水平进行调整。选择合适的持久化策略对于确保数据安全和系统性能都至关重要。

Redis缓存问题

缓存雪崩

缓存雪崩是指在缓存层面发生的一种现象，当大量的缓存数据同时到期失效，导致大量的请求突然涌向数据库，造成数据库访问压力过大，进而可能引起整个系统的崩溃。这种现象通常发生在使用了集中式缓存服务（如Redis、Memcached等）的系统中，特别是在高负载或高并发的场景下更为常见。

缓存雪崩的主要风险包括：

  1. 系统性能下降：当缓存失效后，所有的请求都会直接访问数据库，导致数据库负载急剧增加，响应时间变长。
  2. 系统可用性受影响：在极端情况下，数据库可能因为承受不住过高的请求量而完全宕机，导致整个系统服务不可用。

为了防止缓存雪崩，可以采用以下几种策略：

  1. 设置不同的过期时间：为缓存数据设置略有差异的过期时间，避免大量缓存数据同时过期。
  2. 使用持久化存储：确保缓存层有持久化策略，如Redis的AOF（Append Only File）或RDB（Redis Database）持久化方式，这样即使缓存服务重启，也可以从持久化数据中恢复缓存。
  3. 缓存预热：在缓存到期前，系统自动预加载数据到缓存中，减少所有数据同时过期的情况。
  4. 限流和降级：在访问数据库时使用限流措施，合理分配数据库资源；或在缓存失效时，使用服务降级策略，如返回默认值或者之前的缓存数据。
  5. 集群和分布式缓存：通过增加缓存服务器的数量和使用分布式缓存策略，提高系统的冗余性和容错能力。

通过这些策略的合理应用，可以显著降低缓存雪崩带来的风险，保障系统的稳定运行。

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个在缓存中不存在且在数据库中也不存在的数据时所发生的现象。当这种查询频繁发生时，每次查询都会穿透缓存直接请求数据库，这样就会对数据库造成较大压力，降低系统的整体性能。

缓存穿透问题通常发生在以下情况中：

  1. 非法输入：恶意用户故意查询不存在的数据，以测试系统的安全性或者试图使系统超载。
  2. 程序错误：应用程序在没有合适校验的情况下，请求无效的数据。

解决缓存穿透问题的常用策略包括：

  1. 布隆过滤器：在查询之前使用布隆过滤器对查询请求进行预处理，判断数据是否可能存在。如果布隆过滤器判断数据绝对不存在，则直接返回，不进行数据库查询。
  2. 缓存空对象：当从数据库中查询不到数据时，可以将这个查询结果（空对象）缓存起来，这样对于相同的查询请求就可以直接返回缓存结果，避免对数据库的查询。
  3. 接口限流：对访问频率异常的IP或账户进行限流措施，减少恶意请求的可能性。

通过这些方法，可以有效地减轻数据库的压力，提高系统的稳定性和性能。

缓存预热

缓存预热是指在系统启动初期，主动将一些必要的数据加载到缓存中，以避免在系统运行初期由于缓存未命中导致频繁地直接访问数据库，从而提高系统的响应速度和负载能力。这个过程有助于系统在面对真实请求时，能够直接从缓存中获取数据，减少数据库的压力，提高整体的性能。

缓存预热通常在以下几种情况下使用：

  1. 系统重启：系统维护、升级后重启，或因故障重启后，需要重新建立起缓存。
  2. 新系统上线：新系统上线前，为了避免启动初期大量请求直接访问数据库，预先将数据加载到缓存中。
  3. 高访问量数据：对于一些高频访问的数据，如热门商品信息、高频调用的配置信息等，通常会被预加载到缓存中。

实施缓存预热的策略有多种，其中包括：

  1. 静态预热：系统启动时，根据预定义的热点数据列表，从数据库中加载数据到缓存中。
  2. 动态预热：基于历史访问记录分析，预测哪些数据会被频繁访问，并在系统启动时加载这些数据。
  3. 按需预热：在系统运行过程中，根据实时的访问模式和访问频率，动态地将数据加载到缓存中。

缓存预热是提高系统稳定性和性能的有效方法，尤其在高并发场景下，可以显著减轻数据库的压力，提升用户的体验。

缓存更新

缓存更新是指在使用缓存技术中，为了保证缓存中的数据与数据库或数据源中的数据保持一致性，而进行的数据更新操作。在缓存系统中，数据更新是一个核心的挑战，因为数据的不一致性可能会导致用户得到旧数据或错误信息。

缓存更新的主要策略包括：

  1. 缓存失效：
    • 被动失效：当数据在缓存中到达预设的失效时间后，自动从缓存中删除。下次请求时，缓存未命中，需要重新从数据源加载数据并缓存。
    • 主动失效：当数据源中的数据被更新或删除时，立即清除或标记缓存中对应的数据为无效，迫使下一次请求重新加载最新数据。
  2. 写入操作：
    • 写回策略（Write Back）：在数据被修改时，首先只更新缓存中的数据，然后在某个合适的时机（如缓存数据被替换出去时）再将更新写回到数据库中。
    • 直写策略（Write Through）：在数据被修改时，同时更新数据库和缓存中的数据，确保二者的一致性。这种策略可以减少数据不一致的情况，但可能降低写操作的性能。
  3. 更新频率和策略：
    • 定期更新：根据应用场景的需求，定期更新缓存中的数据，比如每隔几分钟从数据库中拉取最新数据更新缓存。
    • 按需更新：当数据被访问时，检查其是否最新，如果不是，则从数据源更新数据。

缓存更新策略的选择取决于系统的具体需求，包括数据的更新频率、系统对数据一致性的要求、性能影响等因素。通常需要在数据的实时性（freshness）和系统的性能之间做出权衡。

缓存击穿

缓存击穿是指缓存系统中一个热点的键在缓存中突然失效（例如到期），这时候突然有大量的并发请求针对这个键的数据查询，而这个键对应的数据在缓存中又尚未更新，导致所有这些请求都会穿透缓存，直接请求后端的数据库或数据源。如果这个热点键对应的数据是频繁被访问的，这种高并发的直接请求可能会对数据库造成很大的压力，甚至导致数据库访问过载或服务崩溃。

缓存击穿问题本质上是因为某一个热点数据在缓存失效的瞬间，暴露了后端数据库的压力。与缓存雪崩不同的是，缓存击穿通常指向单个或少数几个数据点的高并发访问。

解决缓存击穿的策略包括：

  1. 设置热点数据永不过期：
    • 对于极其热门的数据可以设置为永不过期，只通过后台更新的方式来同步数据。
  2. 使用互斥锁：
    • 当缓存失效时，不是所有请求都去数据库加载数据，而是使用锁或其他同步的方式，保证只有一个请求去后端数据库查询数据，其他请求则等待这个查询的结果。这样可以大大减少对数据库的访问压力。
  3. 双层缓存策略：
    • 设计两层缓存：一层缓存时间较短，另一层缓存时间较长。即使第一层缓存失效，服务可以访问第二层缓存，从而避免直接访问数据库。
  4. 预加载：
    • 在缓存即将过期时，后台异步地更新缓存内容，而不是等到真正有请求查询时才去更新。
  5. 加强数据库的负载能力：
    • 优化数据库，提升其承受高并发读取的能力，例如通过数据库的读写分离、使用更强的硬件资源等。

通过这些策略的合理应用，可以有效防止缓存击穿对系统造成的影响，保持系统的稳定性和可用性。

缓存降级

缓存降级是在缓存系统或数据访问层面发生异常或性能瓶颈时，为了保护整体系统的可用性和稳定性，而采取的一种应急措施。它通常涉及到临时屏蔽一部分功能，或是返回一个简化或预设的数据响应，以此减轻后端系统的压力，确保主要功能的正常运行。

缓存降级的常见应用场景包括：

  1. 缓存服务不可用：当缓存服务因为网络问题、硬件故障或者其他原因不可用时，系统可以通过返回默认值或最近的快照数据来响应用户请求。
  2. 数据库压力过大：在高访问压力下，为防止数据库崩溃，可以暂时从缓存返回旧数据或预设的默认数据，减少直接查询数据库。
  3. 缓存击穿或雪崩：在缓存击穿或雪崩时，系统可以暂时对某些数据或功能进行降级处理，避免请求直接落到数据库。

实施缓存降级的策略：

  1. 预设响应：对于某些非核心的数据请求，可以设置预设的默认响应。例如，对于某些统计信息的显示，如果实时性要求不高，可以在无法访问实际数据时返回最后一次计算的结果。
  2. 功能简化：在系统压力过大时，暂时关闭一些数据或功能上的非核心部分，只保留核心功能的运行。
  3. 服务降级开关：提供一个手动或自动的降级开关，一旦系统检测到关键指标超过阈值（如响应时间过长、错误率上升），就自动启动降级机制。
  4. 请求备份与重试策略：对于失败的请求，提供一种备份请求的机制，比如请求一个简化的数据版本或是从备份服务器获取数据。

缓存降级策略的设计与实施需要精心规划，以确保在保护系统稳定性的同时，尽量减少对用户体验的影响。正确的降级策略可以在关键时刻保证系统的高可用性和服务的连续性。

Share this Post

Leave a Comment

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

*
*