Redis 캐시 사태, 고장 및 침투를 해결하는 방법

이 기사에서는 Redis에 대한 관련 지식을 제공하며, 주로 Redis 캐시 사태, 고장 및 침투와 관련된 문제를 해결하는 방법을 소개합니다. 캐시 사태는 많은 요청이 Redis에서 캐시에 도달할 수 없음을 의미합니다. 즉, Redis에서는 데이터를 찾을 수 없습니다. 살펴보겠습니다. 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.

추천 학습: Redis 동영상 튜토리얼

1. 캐시 눈사태

1. 캐시 눈사태란 무엇입니까?

캐시 눈사태는 많은 요청이 Redis에 캐시된 데이터에 도달할 수 없음을 의미합니다. 즉, Redis에서 데이터를 찾을 수 없습니다. >이면 비즈니스 시스템은 데이터베이스에만 쿼리할 수 있으므로 모든 요청이 데이터베이스로 전송됩니다. 아래 그림과 같이: 缓存雪崩是指大量的请求无法命中Redis中的缓存数据，也就是在Redis找不到数据了，那业务系统只能到数据库中查询，进而导致所有的请求都发送到了数据库。如下图所示：

数据库并不像Redis能处理大量请求，由缓存雪崩导致的请求激增必须会导致数据库所在宕机，这样势必会影响业务系统，所以如果发生缓存雪崩，对于业务系统肯定是致命的。

2. 为什么发会生缓存雪崩？

什么情况下出现缓存雪崩呢？总结起来有以下两个方面的原因：

• 大量Redis缓存数据同时过期，导致所有的发送到Redis请求都无法命中数据，只能到数据库中进行查询。

• Redis服务器宕机，所有请求都无法经Redis来处理，只能转向数据库查询数据。

3. 如何避免缓存雪崩？

针对导致缓存雪崩的原因，有不同的解决方法：

• 针对大量缓存随机过期时间，解决方法就是在原始过期时间的基础上，再加一个随机过期时间，比如1到5分钟之间的随机过期时间，这样可以避免大量的缓存数据在同一时间过期。

• 而针对Redis解决宕机的导致的缓存雪崩，可以提前搭建好Redis的主从服务器进行数据同步，并配置哨兵机制，这样在Redis服务器因为宕机而无法提供服务时，可以由哨兵将Redis从服务器设置为主服务器，继续提供服务。

二、缓存击穿

1. 什么是缓存击穿

缓存击穿与缓存雪崩的情况相似，雪崩是因为大量的数据过期，而缓存击穿则是指热点数据过期，所有针对热点数据的请求都需要到数据库中进行处理，如下图所示：

2. 怎么避免缓存击穿？

解决缓存击穿的三种方式：

• 不设置过期时间

如果我们能提前知道某个数据是热点数据，那么就可以不设置这些数据的过期，从而避免缓存击穿问题，比如一些秒杀活动的商品，在秒杀时会大量用户访问，这时候我们就可以将这些用于秒杀的商品数据提前写入缓存并且不设置过期时间。

• 互斥锁

提前知道某些数据会有大量访问，我们当然可以设置不过期，但更多时候，我们并不能提前预知，这种情况要怎么处理呢？

我们来分析一下缓存击穿的情况：

正常情况下，当某个Redis缓存数据过期时，如果有对该数据的请求，则重新到数据库中查询并再写入缓存，让后续的请求可以命中该缓存而无须再去数据库中查询。

而热点数据过期时，由于大量请求，当某个请求无法命中缓存时，会去查询数据库并重新把数据写入Redis，也就是在写入Redis之前，其他请求进来，也会去查询数据库。

好了，我们知道热点数据过期后，很多请求会去查询数据库，那么我们可以给去查询数据库的业务逻辑加个互斥锁，只有获得锁的请求才能去查询数据库并把数据写回Redis

데이터베이스는 대량의 요청을 처리할 수 있는 Redis와 다릅니다. 캐시 사태로 인한 요청 급증은 반드시 데이터베이스 다운을 초래하고 이는 필연적으로 비즈니스 시스템에 영향을 미칩니다. 따라서 캐시 사태가 발생하면 비즈니스 시스템에 치명적인 영향을 미치게 됩니다.

2. 캐시 눈사태는 왜 발생하나요? 어떤 상황에서 캐시 사태가 발생하나요? 요약하면 두 가지 이유가 있습니다. 🎜

• 🎜대량의 Redis 캐시 데이터가 동시에 만료되어 모든 요청이 Redis로 전송되었습니다. 데이터 조회에 실패하면 데이터베이스에서만 쿼리할 수 있습니다. 🎜
• 🎜 Redis 서버가 다운되어 모든 요청을 Redis에서 처리할 수 없으며 데이터 쿼리를 위해 데이터베이스로만 전환할 수 있습니다. 🎜

3. 캐시 사태를 피하는 방법은 무엇인가요? 🎜🎜캐시 눈사태의 원인에 대한 해결 방법은 다양합니다. 🎜

• 🎜랜덤 캐시 만료 시간이 많은 경우 해결 방법은 원래 만료 시간에 임의 만료 시간을 추가하는 것입니다(예: 1 Random). 대량의 캐시된 데이터가 동시에 만료되는 것을 방지하기 위해 만료 시간을 5분 사이로 설정합니다. 🎜
• 🎜Redis의 다운타임으로 인한 캐시 사태를 해결하기 위해 데이터에 대한 Redis의 마스터-슬레이브 서버를 미리 설정하면 됩니다. Redis 서버가 다운타임으로 인해 서비스를 제공할 수 없을 때 Sentinel이 Redis 슬레이브 서버를 마스터 서버로 설정하고 계속 진행할 수 있도록 Sentinel 메커니즘을 구성하고 동기화합니다. 서비스를 제공합니다. 🎜

2. 캐시 분석 🎜

1. 캐시 분석이란 🎜🎜캐시 분석 눈사태는 대량의 데이터 만료로 인한 것이며, 캐시 고장은 핫스팟 데이터에 대한 모든 요청이 데이터베이스에서 처리되어야 함을 의미합니다. 다음 그림: 🎜🎜🎜

2. 캐시 고장을 방지하는 방법은 무엇입니까? 🎜🎜캐시 고장을 해결하는 세 가지 방법: 🎜

• 만료 시간을 설정하지 않음

🎜 특정 데이터가 핫 데이터라는 것을 미리 알 수 있다면 만료 시간을 설정할 필요가 없습니다. 예를 들어, 플래시 세일 중 일부 제품은 플래시 세일 중에 많은 사용자가 액세스하게 됩니다. 이때 플래시 세일용 제품 데이터를 캐시에 쓸 수 있습니다. 미리 설정하고 만료 시간을 설정하지 마세요. 🎜

• 뮤텍스 잠금

🎜특정 데이터에 대량으로 액세스할 것임을 미리 알면 물론 만료되지 않도록 설정할 수 있지만 대부분 예측할 수 없습니다. 이런 상황을 미리 어떻게 처리해야 할까요? 🎜🎜캐시 고장 상황을 분석해 보겠습니다. 🎜🎜일반적인 상황에서 특정 Redis 캐시 데이터가 만료될 때 데이터에 대한 요청이 있으면 데이터베이스를 다시 쿼리한 다음 쓰기 작업을 수행합니다. 후속 요청이 데이터베이스를 쿼리하지 않고도 캐시에 도달할 수 있도록 캐시를 삭제합니다. 🎜🎜핫스팟 데이터가 만료되면 요청이 많아 캐시에 도달할 수 없을 때 데이터베이스에 쿼리가 수행되고 데이터가 Redis에 다시 기록됩니다. Redis 작성 다른 요청이 들어오기 전에 데이터베이스도 쿼리됩니다. 🎜🎜알겠습니다. 핫스팟 데이터가 만료된 후에는 많은 요청이 데이터베이스를 쿼리하므로 데이터베이스를 쿼리하는 비즈니스 로직에 뮤텍스 잠금을 추가할 수 있습니다. 잠금을 획득한 요청만 데이터베이스를 쿼리하고 데이터를 쓸 수 있습니다. backRedis, 잠금을 획득하지 못한 다른 요청은 데이터가 준비될 때까지만 기다릴 수 있습니다. 🎜🎜위 단계는 아래 그림에 나와 있습니다. 🎜🎜🎜🎜

• 논리적 만료 시간 설정

뮤텍스 잠금을 사용하면 캐시 붕괴 문제를 매우 간단하게 해결할 수 있지만 잠금을 획득하지 못한 요청은 대기열에 대기하게 되어 시스템 성능에 영향을 미치게 됩니다. 캐시 분석 문제는 비즈니스 데이터에 만료 시간을 추가하는 것입니다. 예를 들어 다음 데이터에서는 데이터 만료 시간을 나타내기 위해 expire_at 필드를 추가했습니다. expire_at字段用于表示数据过期时间。

{"name":"test","expire_at":"1599999999"}复制代码

这种方式的实现过程如下图所示：

缓存中的热点数据中冗余一个逻辑过期时间，但数据在Redis不设置过期时间

当一个请求拿到Redis中的数据时，判断逻辑过期时间是否到期，如果没有到期，直接返回，如果到期则开启另一个线程获得锁后去查询数据库并将查询的最新数据写回Redis，而当前请求返回已经查询的数据。

三、缓存穿透

1. 什么是缓存穿透

缓存穿透是指要查找的数据既不在缓存当中，也不在数据库中，因为不在缓存中，所以请求一定会到达数据库，Redis缓存形同虚设，如下图所示：

2. 为什么会发生缓存穿透

什么条件下会发生缓存穿透呢？主要有以下三种情况：

• 用户恶意攻击请求

• 误操作把Redis和数据库里的数据删除了

• 用户还未产生内容时，比如用户的文章列表，用户还未写文章，所以缓存和数据库都没有数据

3. 如何避免缓存穿透？

a. 缓存空值或缺省值

当在Redis缓存中查询不到数据时，再从数据库查询，如果同样没有数据，就直接缓存一个空间或缺省值，这样可以避免下次再去查询数据库；不过为了防止之后已经数据库已经相应数据库，再返回空值问题，应该为缓存设置过期时间，或者在产生数据时直接清除对应的缓存空值。

b. 布隆过滤器

虽然缓存空值可以解决缓存穿透问题，但仍然需要查询一次数据库才能确定是否有数据，如果有用户恶意攻击，高并发地使用系统不存在的数据id进行查询，所有的查询都要经过数据库，这样仍然会给数据库带来很大的压力。

所以，有没有不用查询数据库就能确定数据是否存在的办法呢？有的，用布隆过滤器。

布隆过滤器主要是两个部分：bit数组+N个哈希函数，其原理为：

• 使用N个哈希函数对所要标记的数据进行哈希值计算。

• 将计算到的哈希值对bit数组的长度取模，这样可以得到每个哈希值在bit数组的位置。

• 把bit数组中对应的位置标记为1。

下面是布隆过滤器原理示意图：

当要进行数据写入时，执行述述步骤，计算对应bit数组位置并标识为1，那么在执行查询时，就能查询该数据是否存在了。

另外，由于哈希碰撞问题导致的误差，所以不存在的数据经过布隆过滤器后，会被判定为存在，再去查数据库，不过哈希碰到的概率很小，用布隆过滤器已经能帮我们拦截大部分的穿透请求了。

Redis本身就支持布隆过滤器，所以我们可以直接使用Redis布隆过滤器，而不用自己去实现，非常方便。

四、小结

缓存的雪崩、击穿、穿透是在业务应用缓存时经常会碰到的缓存异常问题，其原因与解决方法如以下表示所示：

이 방법의 구현 과정은 아래 그림과 같습니다: 캐시 내 핫스팟 데이터에는 중복된 논리적 만료 시간이 있는데 Redis

问题	原因	解决方法
缓存雪崩	大量数据过期或Redis服务器宕机	1. 随机过期时间  2. 主从+哨兵的集群
缓存击穿	热点数据过期	1. 不设置过期时间 2. 加互斥锁 3. 冗余逻辑过期时间
缓存穿透	请求数据库和Redisrrreee

데이터에 만료 시간이 설정되어 있지 않습니다. Redis를 가져오고, 논리적 만료 시간이 만료되었는지 확인합니다. 만료되지 않은 경우 직접 반환하고, 만료된 경우 다른 스레드를 시작하여 잠금을 획득하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 최근 쿼리된 데이터를 씁니다. <code>Redis 로 돌아가면 현재 요청이 쿼리된 데이터를 반환합니다.

3. 캐시 침투

1. 캐시 침투란

캐시 침투란 찾을 데이터가 캐시에도 없고 데이터베이스에도 없기 때문에 요청은 확실히 데이터베이스에 도달합니다. 다음 그림과 같이 Redis 캐시는 쓸모가 없습니다. :

🎜🎜

2. 캐시 침투는 왜 발생하나요?

🎜어떤 조건에서 캐시 침투가 발생하나요? 주로 다음 세 가지 상황이 있습니다. 🎜🎜🎜🎜사용자의 악의적인 공격 요청🎜🎜🎜🎜Redis 및 데이터베이스의 데이터를 삭제하는 오작동🎜🎜🎜🎜사용자가 아직 생성하지 않은 경우 기사 목록, 사용자가 아직 기사를 작성하지 않았으므로 캐시와 데이터베이스에 데이터가 없습니다 🎜🎜🎜

3. 침투?

a. 캐시 빈 값 또는 기본값

🎜 Redis 캐시에서 데이터를 쿼리할 수 없는 경우 검색하세요. from 데이터베이스 쿼리의 경우 데이터가 없으면 다음 번에 데이터베이스를 쿼리하지 않도록 공백이나 기본값을 직접 캐시하십시오. 그러나 데이터베이스가 이미 대응할 때 null 값을 반환하는 문제를 방지하려면; 데이터베이스에 캐시 만료 시간을 설정하거나 데이터 생성 시 해당 캐시 null 값을 직접 지워야 합니다. 🎜

b. 블룸 필터

🎜Null 값을 캐싱하면 캐시 침투 문제를 해결할 수 있지만 데이터가 있는지 확인하려면 데이터베이스에 한 번 쿼리해야 합니다. 사용자가 있는 경우 악의적인 공격은 시스템에 존재하지 않는 데이터 ID를 사용하여 높은 동시성으로 쿼리해야 하며, 이는 여전히 데이터베이스에 많은 부담을 줍니다. 🎜🎜그렇다면 데이터베이스에 쿼리하지 않고도 데이터가 존재하는지 확인할 수 있는 방법이 있을까요? 예, Bloom 필터를 사용하세요. 🎜🎜블룸 필터는 주로 비트 배열 + N 해시 함수의 두 부분으로 구성됩니다. 그 원리는 다음과 같습니다. 🎜🎜🎜🎜 N 해시 함수를 사용하여 표시할 데이터의 해시 값을 계산합니다. 🎜🎜🎜🎜 계산된 해시 값을 비트 배열 길이의 모듈로 가져와서 비트 배열에서 각 해시 값의 위치를 ​​얻을 수 있습니다. 🎜🎜🎜🎜 비트 배열에서 해당 위치를 1로 표시합니다. 🎜🎜🎜🎜다음은 블룸 필터 원리의 개략도입니다: 🎜🎜🎜🎜데이터를 쓸 때 위에 설명한 단계를 수행하고 해당 비트 배열 위치를 계산하여 1로 표시한 다음 쿼리를 실행할 때 데이터가 존재하는지 쿼리할 수 있습니다. . 🎜🎜또한 해시 충돌 문제로 인한 오류로 인해 존재하지 않는 데이터는 Bloom 필터를 거친 후 존재한다고 판단한 후 데이터베이스를 확인하게 됩니다. 그러나 해시가 발생할 확률은 매우 작으므로 Bloom을 사용하십시오. 필터 서버는 이미 대부분의 침투 요청을 차단하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 🎜🎜Redis 자체에서는 Bloom 필터를 지원하므로, 직접 구현하지 않고도 Redis Bloom 필터를 바로 사용할 수 있어 매우 편리합니다. 🎜

IV. 요약

🎜캐시 애벌런치, 고장, 침투는 비즈니스 애플리케이션을 캐싱할 때 자주 발생하는 캐시 예외 문제입니다. 표현: 🎜🎜🎜캐시 눈사태🎜🎜대량의 데이터가 만료되거나 Redis 서버가 다운되었습니다🎜🎜1. 임의 만료 시간 2. 마스터-슬레이브 + 센티넬 클러스터🎜🎜🎜캐시 적중 통과 🎜🎜핫스팟 데이터 만료🎜🎜1. 만료 시간을 설정하지 않음 2. 뮤텍스 잠금 추가 3. 중복된 논리적 만료 시간🎜🎜🎜캐시 침투🎜🎜요청 데이터베이스 및 Redis 모두 데이터 없음 🎜🎜1. 빈 값 또는 기본값을 캐시합니다. 2. Bloom 필터🎜🎜🎜🎜🎜추천 학습: 🎜Redis 비디오 튜토리얼🎜🎜

문제	원인	해결책

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