14.6缓存异常
四个方面
- 缓存中数据和数据库不一致
- 缓存雪崩
- 缓存击穿
- 缓存穿透
14.6.1数据不一致：
一致性包括两种情况
- 缓存中有数据，需要和数据库值相同
- 缓存中没有数据，数据库中的数据是最新值
如果不符合以上两种情况，则出现数据不一致的问题。
读写缓存
- 同步直写
- 异步写回
只读缓存
- 新增数据
- 数据直接写到数据库中，缓存不做操作。满足一致性两种情况的第2种。
- 删改数据
- 先删除缓存，后更新数据库。可能会导致，缓存删除成功，数据库更新失败。业务逻辑去访问数据时，缓存中查不到数据，缓存缺失，到数据库中查询，所以只拿到旧的数据。
- 如果新更新数据库，再删除缓存。可能会导致，数据库更新成功，缓存删除失败。数据库中的数据是新的值，缓存中存储的是旧值。再读取时，先从缓存中读取，读取到了旧值。
解决数据不一致的方案
- 重试机制：把删除的缓存值或要更新数据库值先存储到消息队列中(kafka消息队列)。
- 如果发现试了10次还不成功就会向服务器端报错
多线程访问的情况
- 先删除缓存，再更新数据库。
- 假设T1线程先删除缓存，再执行更新数据库。还未更新成功时，T2线程进行读取，发现缓存中没有数据，到数据库中读取，会读取到旧的数据。如果T2还将旧数据更新到缓存中，那T1线程再进行读取，也读到的旧值。
- 让T1线程先执行休眠一段时间。T1线程在休眠时间，让T2线程执行结束，会将数据重新写入缓存。T1线程再做一次缓存删除操作。“延迟双删”。
redis.delCache() db.update() Thread.sleep(2000) redis.delCache()
- 先更新数据库值，再去删除缓存
- 假设T1线程先删除或更新数据库中的值，还没来得及删除缓存时，T2线程就开始读取数据。T2会先从缓存中读取，缓存命中，T2拿到的就是旧的数据。直到T1将缓存中数据删除，其他线程再次读取，可以拿到新值.
| 并发操作 | 执行顺序 | 可能出现问题 | 问题描述 | 解决方案 |
|---|---|---|---|---|
| 没有 | 先删除缓存，后更新数据库 | 缓存删除成功，数据库更新失败 | 从数据库读到旧数据 | 重试（通过消息队列） |
| 有 | 先删除缓存，后更新数据库 | 缓存删除，未更新数据库，其他线程并发访问 | 并发线程从数据库读到旧值，并更新了缓存，其他线程都从缓存中读到旧值 | 延迟双删 |
| 没有 | 先更新数据库，后删除缓存 | 数据库更新成功，缓存删除失败 | 从缓存中读到旧值 | 重试（通过消息队列） |
| 有 | 先更新数据库，后删除缓存 | 数据库更新成功，未删除缓存，其他同线程并发访问 | 并发线程从缓存读到旧值 | 会有数据不一致情况短暂存在 |
14.6.2 缓存雪崩
大量的应用请求无法在redis中完成处理。缓存中读取不到数据，直接进入到数据库服务器。数据库压力激增，数据库崩溃，请求堆积在redis，导致redis服务器崩溃，导致redis集群崩溃，应用服务器崩溃，称为雪崩
原因1：缓存中有大量数据同时过期
解决方案：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-649248.html
- 页面静态化处理数据：对于不经常更换的数据，生成静态页
- 避免大量数据同时过期:为商品过期时间追加一个随机数，在一个较小的范围内(1~3分钟)。
- 构建多级缓存架构：redis缓存+nginx缓存+ehcache缓存
- 延长或取消热度超高的数据过期时间
- 服务降级
不同的数据采取不同的处理方式。
原因2：redis实例故障
解决方案：
- 服务熔断或限流处理
提前预防:
- 灾难预警：监控redis服务器性能指标，包括数据库服务器性能指标，CPU、内存、平均响应时间、线程数等
- 集群：有节点出一故障，主从切换。
14.6.2 缓存击穿
对某个访问频繁热点数据的请求。主要发生在热点数据失效
解决方案：
- 预先设定：电商双11,商铺设定几款是主打商品，延长过期时间
- 实时监控：监控访问量，避免访问量激增
- 定时任务：启动任务调度器，后台刷新数据有效期
- 分布式锁：可防止缓存击穿，但会有性能问题 (不推荐)
14.6.3 缓存穿透
要访问的数据在redis中不存在，在数据库中也不存在。
原因：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-649248.html
- 业务层误操作
- 恶意攻击
解决方案：
- 缓存空值或缺省值
- 使用布隆过滤器，快速判断数据是否存在
- 在请求入口前端进行请求检测
- 实时监控
- key加密
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