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Redis快取異常怎麼辦？如何解決？

青灯夜游

Dec 17, 2021 am 10:17 AM

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Redis快取異常怎麼辦？以下這篇文章跟大家介紹一下Redis快取異常及解決方案，希望對大家有幫助！

Redis快取異常怎麼辦？如何解決？

快取雪崩

快取雪崩是指快取相同時間大面積的失效，所以，後面的請求都會落在資料庫上，造成資料庫短時間內承受大量請求而崩掉。【相關推薦：Redis影片教學】

解決方案

1、快取資料的過期時間設定隨機，防止同一時間大量資料過期現象發生。

2、一般並發量不是特別多的時候，使用最多的解決方案是加鎖排隊。

3、增加每一個快取資料對應的快取標記，記錄快取的是否失效，如果快取標記失效，則更新資料快取。

快取穿透

快取穿透是指快取和資料庫中都沒有的數據，導致所有的請求都落在資料庫上，造成資料庫短時間內承受大量請求而崩掉。

解決方案

1、介面層增加校驗，如使用者鑑權校驗，id做基礎校驗，id

2、從緩訪問不到的數據，在資料庫中也沒有取到，這時也可以將key-value對寫為key-null，快取有效時間可以設定短點，如30秒（設定太長會導致正常情況也沒辦法使用）。這樣可以防止攻擊用戶重複用同一個id暴力攻擊；

3、採用布隆過濾器，將所有可能存在的資料哈希到一個足夠大的bitmap 中，一個一定不存在的資料會被這個bitmap 攔截掉，從而避免了對底層儲存系統的查詢壓力。

附加

對於空間的利用到達了一種極致，那就是Bitmap和布隆過濾器(Bloom Filter)。

Bitmap：典型的就是雜湊表

缺點是，Bitmap對於每個元素只能記錄1bit訊息，如果還想完成額外的功能，恐怕只能靠犧牲更多的空間、時間來完成了。

布隆過濾器（建議）

就是引入了k(k>1)k(k>1)個相互獨立的雜湊函數，保證在在給定的空間、誤判率下，完成元素判重的過程。

它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法，缺點是有一定的誤辨識率和刪除困難。

Bloom-Filter演算法的核心思想就是利用多個不同的Hash函數來解決「衝突」。

Hash存在一個衝突（碰撞）的問題，而用同一個Hash得到的兩個URL的值有可能相同。為了減少衝突，我們可以多引入幾個Hash，如果透過其中的一個Hash值我們得到某元素不在集合中，那麼該元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函數告訴我們該元素在集合中時，才能確定該元素存在於集合中。這便是Bloom-Filter的基本思想。

Bloom-Filter一般用於在大資料量的集合中判定某元素是否存在。

快取擊穿

快取擊穿是指快取中沒有但資料庫中有的資料（一般是快取時間到期），這時由於並髮用戶特別多，同時讀快取沒讀到數據，又同時去資料庫去取數據，造成資料庫壓力瞬間增大，造成過大壓力。和快取雪崩不同的是，快取擊穿指並發查同一條數據，快取雪崩是不同數據都過期了，很多數據都查不到從而查資料庫。

解決方案

1、設定熱點資料永遠不會過期

2、加互斥鎖，互斥鎖

快取預熱

快取預熱就是系統上線後，將相關的快取資料直接載入到快取系統。這樣就可以避免在用戶請求的時候，先查詢資料庫，然後再將資料快取的問題！使用者直接查詢事先被預熱的快取資料！

解決方案

1、直接寫個快取刷新頁面，上線時手動操作一下；

2、資料量不大，可以在專案啟動的時候自動進行載入；

3、定時刷新快取；

快取降級

當訪問量劇增、服務出現問題（如回應時間慢或不回應）或非核心服務影響核心流程的效能時，仍需要保證服務還是可用的，即使是有損服務。系統可以根據一些關鍵資料進行自動降級，也可以配置開關來實現人工降級。

快取降級的最終目的是確保核心服務可用，即使是有損的。而且有些服務是無法降級的（如加入購物車、結算）。

在進行降級之前要對系統進行梳理，看看系統是否可以丟卒保帥；從而梳理出哪些必須誓死保護，哪些可降級；比如可以參考日誌級別設置預案：

1、一般：例如有些服務偶爾因為網路抖動或服務正在上線而超時，可以自動降級；

2、警告：有些服務在一段時間內成功率有波動（如在95~ 100%之間），可以自動降級或人工降級，並發送告警；

3、錯誤：例如可用率低於90%，或者資料庫連接池被打爆了，或者訪問量突然猛增到系統能承受的最大閥值，此時可以根據情況自動降級或人工降級；

4、嚴重錯誤：例如因為特殊原因資料錯誤了，此時需要緊急人工降級。

服務降級的目的，是為了防止Redis服務故障，導致資料庫跟著一起發生雪崩問題。因此，對於不重要的快取數據，可以採取服務降級策略，例如一個比較常見的做法就是，Redis出現問題，不去資料庫查詢，而是直接傳回預設值給使用者。

快取熱點key

快取中的一個Key(例如促銷商品)，在某個時間點過期的時候，剛好在這個時間點對這個Key有大量的並發請求過來，這些請求發現緩存過期一般都會從後端DB加載資料並回設到緩存，這個時候大並發的請求可能會瞬間把後端DB壓垮。

解決方案

對快取查詢加鎖，如果KEY不存在，就加鎖，然後查DB入緩存，然後解鎖；其他行程如果發現有鎖就等待，然後等解鎖後返回資料或進入DB查詢

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陳述

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