各位老鐵們，大家好，今天由我來(lái)為大家分享redis雪崩和穿透，以及redis雪崩怎么解決的相關(guān)問(wèn)題知識(shí)，希望對(duì)大家有所幫助。如果可以幫助到大家，還望關(guān)注收藏下本站，您的支持是我們最大的動(dòng)力，謝謝大家了哈，下面我們開(kāi)始吧！

海量數(shù)據(jù)下如何正確訪問(wèn)Redis服務(wù)才不會(huì)掛掉

要保證Redis不會(huì)掛掉，也就是提高Redis的高可用性，可以從這么幾個(gè)方面考慮。

集群式部署方式

Redis單副本：也就是只部署一臺(tái)Redis，不需要節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步，架構(gòu)簡(jiǎn)單，部署方便；但是單臺(tái)機(jī)器畢竟是有風(fēng)險(xiǎn)的，按照題目中【海量數(shù)據(jù)】的場(chǎng)景，是不能達(dá)到高可用要求的。

Redis主從：主從實(shí)例可以部署在不同的物理服務(wù)器上，充分利用多臺(tái)服務(wù)器的資源，在主庫(kù)發(fā)生故障的時(shí)候，可以進(jìn)行主備切換，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，甚至可以做到讀寫(xiě)分離，主庫(kù)專門用作寫(xiě)操作，一臺(tái)或多臺(tái)備庫(kù)進(jìn)行讀操作；但是當(dāng)主庫(kù)發(fā)生故障的時(shí)候（如果沒(méi)有HA方案的話），是需要手動(dòng)進(jìn)行主備切換的。

RedisSentinel：部署架構(gòu)分為兩部分【Sentinel集群】和【數(shù)據(jù)集群】；Sentinel集群是由多個(gè)Sentinel節(jié)點(diǎn)組成的分布式集群，通常是2N+1臺(tái)服務(wù)器，可以實(shí)現(xiàn)故障發(fā)現(xiàn)和轉(zhuǎn)移、客戶端通知等功能；數(shù)據(jù)集群用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；它能夠解決主從模式下的自動(dòng)切換問(wèn)題，并且數(shù)據(jù)集群是可以橫向擴(kuò)展的；當(dāng)然這個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)和部署起來(lái)，也更為復(fù)雜一些；并且這個(gè)架構(gòu)不能做到讀寫(xiě)分離。

RedisCluster：Redis3.0集群，是分布式集群解決方案之一，物理架構(gòu)中配置2N個(gè)節(jié)點(diǎn)（主從一一對(duì)應(yīng)），主節(jié)點(diǎn)提供讀寫(xiě)操作，從節(jié)點(diǎn)作為備份；數(shù)據(jù)分布保存在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，是一種無(wú)中心的架構(gòu)，如果有部分節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，能夠?qū)崿F(xiàn)故障自動(dòng)轉(zhuǎn)移和切換，用投票機(jī)制完成備庫(kù)升級(jí)為主庫(kù)（下文的Redis分片章節(jié)，還會(huì)介紹到RedisCluster）。

Redis分片

Redis在3.0之前只支持單實(shí)例，在此之前，在數(shù)據(jù)量比較大的情況，通常有幾種方案可以做到把數(shù)據(jù)分片保存到多臺(tái)服務(wù)器上。

客戶端分片：分片邏輯被放到了客戶端上，由客戶端根據(jù)路由規(guī)則，把數(shù)據(jù)保存不同的Redis實(shí)例中，讀取的時(shí)候也是根據(jù)規(guī)則，去對(duì)應(yīng)的實(shí)例上讀取數(shù)據(jù)；但是當(dāng)Redis實(shí)例數(shù)量發(fā)生變化的時(shí)候（增加實(shí)例或減少實(shí)例），需要手動(dòng)地調(diào)整分片的規(guī)則程序；并且這種部署方式，也增加了運(yùn)維的成本。

Redis代理組件：在這種架構(gòu)中，客戶端不再直接訪問(wèn)Redis實(shí)例，而是訪問(wèn)代理組件，由它管理路由的規(guī)則；客戶端不需要關(guān)心有幾個(gè)Redis實(shí)例，數(shù)據(jù)被路由到哪個(gè)實(shí)例上；但是由于在客戶端和Redis之間增加了一層代理，多多少少也會(huì)產(chǎn)生一些性能上的損耗。

RedisCluster：上文中提到的Redis3.0集群，這里對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和路由方式，再介紹幾句：Redis把所有的Key分成了16384個(gè)slot，每個(gè)Redis實(shí)例負(fù)責(zé)其中一部分slot；每個(gè)Redis都知道每個(gè)slot在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)（實(shí)例節(jié)點(diǎn)定期做數(shù)據(jù)交換）；當(dāng)客戶端訪問(wèn)到一個(gè)Redis實(shí)例的時(shí)候，如果數(shù)據(jù)不在這個(gè)實(shí)例上，那么會(huì)通過(guò)重定向命令引導(dǎo)客戶端訪問(wèn)數(shù)據(jù)所在的實(shí)例。

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)單節(jié)點(diǎn)的極限

雖然我們已經(jīng)把數(shù)據(jù)分散保存到多臺(tái)Redis實(shí)例上了，但是如果有一個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)被頻繁訪問(wèn)，超過(guò)了單實(shí)例的服務(wù)器極限，那么該如何解決呢？通常的手段就是做讀寫(xiě)分離，部署多臺(tái)只讀節(jié)點(diǎn)，對(duì)外提供服務(wù)。

我將持續(xù)分享Java開(kāi)發(fā)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見(jiàn)解，希望能得到你的關(guān)注。

如何解決Redis緩存雪崩、緩存穿透、緩存并發(fā)等問(wèn)題

緩存穿透

很多項(xiàng)目在使用Redis或其他緩存框架的時(shí)候，都是先查詢緩存，查詢不的話再查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，查到之后再放到內(nèi)存中；如果一個(gè)key值本身就不存在，那么每一次都會(huì)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，也就是常說(shuō)的【緩存穿透】。

應(yīng)對(duì)方法：

如果在Redis中查詢不到，并且查詢數(shù)據(jù)庫(kù)也沒(méi)有結(jié)果，那么就將這個(gè)key寫(xiě)入到Redis中，value=空，并設(shè)置一個(gè)超時(shí)過(guò)期時(shí)間，例如五分鐘，那么五分鐘以內(nèi)的對(duì)這個(gè)可以的所有查詢就可以攔截下來(lái)，如果數(shù)據(jù)庫(kù)有key對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)了，那么五分鐘后Redis中的緩存過(guò)期，會(huì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)并加載緩存；但是如果被惡意攻擊，每次請(qǐng)求的key都不相同且不存在，那么依然會(huì)穿透到數(shù)據(jù)庫(kù)；

布隆過(guò)濾器：將可能存在的數(shù)據(jù)Hash到一個(gè)足夠大的bitmap上，它可以告訴你“某個(gè)key一定不存在或者可能存在”，一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)會(huì)被bitmap攔截。

緩存雪崩

很多時(shí)候，Redis中的緩存是要設(shè)置過(guò)期時(shí)間的，假如Redis中的數(shù)據(jù)，過(guò)期時(shí)間都設(shè)置成一樣的，那么到了時(shí)間之后，全部緩存過(guò)期失效，下一秒所有的請(qǐng)求都會(huì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，那么數(shù)據(jù)庫(kù)可能因?yàn)樵L問(wèn)量多大導(dǎo)致“崩潰”，這就是緩存雪崩。

應(yīng)對(duì)方法：

最暴力的解決辦法，緩存不設(shè)置自動(dòng)過(guò)期時(shí)間，只要緩存不崩，數(shù)據(jù)庫(kù)就不會(huì)崩。

另外一個(gè)辦法，就是讓緩存過(guò)期時(shí)間不那么一致，比如一批緩存數(shù)據(jù)24小時(shí)后過(guò)期，那么就在這個(gè)基礎(chǔ)上，每條緩存的過(guò)期時(shí)間前后隨機(jī)1-6000秒（1-10分鐘）。

緩存并發(fā)

大多數(shù)時(shí)候，我們的程序訪問(wèn)Redis都不可能是單線程，那么當(dāng)多個(gè)Client并發(fā)對(duì)Redis進(jìn)行setkey操作的時(shí)候，可能會(huì)產(chǎn)生一些問(wèn)題；其實(shí)Redis本身是單線程的，這種時(shí)候會(huì)按照先后順序進(jìn)行操作；或者把操作放在隊(duì)列中，按順序執(zhí)行；

但比如這種情況：

token過(guò)期，有兩個(gè)線程都去重新獲取token；

線程1獲取token1；

線程2獲取到token2，此時(shí)token1過(guò)期；

線程1把token1放到Redis，再拿著token1去調(diào)用服務(wù)，發(fā)現(xiàn)過(guò)期了，繼續(xù)去請(qǐng)求token3，此時(shí)token2過(guò)期；

線程2把token2放到Redis，再拿著token2去調(diào)用服務(wù)，發(fā)現(xiàn)過(guò)期了，繼續(xù)去請(qǐng)求token4，此時(shí)token3過(guò)期；

......

這就需要我們?cè)诟戮彺娴臅r(shí)候，做一些控制了。

我將持續(xù)分享Java開(kāi)發(fā)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見(jiàn)解，希望能得到你的關(guān)注。

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