技术文摘
Redis 中缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿与缓存一致性探讨
2025-01-15 01:21:22 小编
Redis 中缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿与缓存一致性探讨
在使用 Redis 作为缓存的应用系统中,缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿以及缓存一致性是必须重视且要妥善解决的问题。
缓存穿透是指查询一个不存在的数据,由于缓存中没有,每次都会去数据库查询,若大量此类请求涌入,数据库压力剧增甚至崩溃。解决办法之一是使用布隆过滤器,它能快速判断数据是否存在,若布隆过滤器判断不存在,则直接返回,无需查询数据库。另外,对于查询不存在的数据也可以设置一个短暂的缓存,防止大量相同的无效请求穿透到数据库。
缓存雪崩是指在同一时刻,大量缓存同时过期,导致大量请求直接落到数据库上。为避免这种情况,可以为缓存设置不同的过期时间,使其分散过期,减少同一时刻过期的缓存数量。可以使用锁机制,当缓存过期时,只有一个请求能获取锁去查询数据库并更新缓存,其他请求等待,从而减轻数据库压力。
缓存击穿则是指一个热点 key 过期瞬间,大量请求同时访问,导致这些请求直接访问数据库。解决方法有两种,一种是利用互斥锁,在热点 key 过期时,只有获取到锁的请求能查询数据库并更新缓存;另一种是不设置热点 key 的过期时间,通过定时任务在后台更新缓存数据,确保数据的一致性和高可用性。
缓存一致性问题涉及到数据在缓存和数据库中的一致性维护。当数据发生变更时,要及时更新缓存。常见的策略有先更新数据库,再删除缓存;或者先删除缓存,再更新数据库。但这两种方法都存在一定的并发问题,需要根据具体业务场景合理选择,并结合其他机制,如消息队列来确保最终一致性。
在 Redis 缓存的应用中,深入理解并有效解决缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿以及缓存一致性问题,能显著提升系统的性能和稳定性,为用户提供更高效、可靠的服务。
- 滴滴开源 RDebug 流量回放工具,解决模拟流量测试难题
- 利用 Cython 为 Python 打造更快速的 C 扩展
- 5 种人工智能相关编程语言!Java 风采依旧!
- 寒冬求职中必知的 Web 安全事项
- 6 种负载均衡技术的实现方式一文全览
- RISC-V 架构步步紧逼,ARM 面临压力
- 5G 能否助力 VR 破局:能售货却难改命
- IntelliJ IDEA 必备插件与 SpringBoot 实用小技巧汇总
- 中国移动韩柳燕:力求切实应用光层技术
- CPU/GPU未来百年发展:功耗能否降低千倍
- 高德地图全新重磅功能免费上线
- Black 自由格式化 Python 的应用
- 华为海思总裁:备胎芯片全面转正 力求科技自立
- Spring Boot 2.1.5 已正式发布,1.5.x 即将退役!
- 常见 AI 编程语言的优劣对比,程序员选对很重要!