数据库-redis-小林coding-缓存篇

本系列笔记为作者在跟随小林coding学习的时候做的笔记。感谢小林大大。

缓存雪崩、击穿、穿透

缓存雪崩

本质：大量请求来到数据库

原因：大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机

解决方法：

大量缓存数据在同一时间过期（失效）

• 均匀设置过期时间，给过期时间添加随机数
• 如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存

Redis 故障宕机

• 服务熔断或请求限流机制
• 构建 Redis 缓存高可靠集群

缓存击穿

本质：大量单一热点数据请求直达数据库

原因：缓存中的某个热点数据过期了

解决办法

• 互斥锁方案
• 热点数据不设置过期时间

缓存穿透

本质：大量非法请求直达数据库

原因：业务误操作或黑客恶意攻击

解决办法

• 非法请求的限制
• 缓存空值或者默认值
• 使用bloom过滤器快速判断数据是否存在

总结

数据库和缓存如何保证一致性

所有的问题都是并发导致的，先修改数据库还是先修改缓存，当两个修改请求来时第一个请求先修改了数据库（缓存），第二个请求修改完数据库和缓存，最后第一个请求修改缓存（数据库）就会出现不一致现象。

如果我们的业务对缓存命中率有很高的要求，我们可以采用「更新数据库 + 更新缓存」的方案，因为更新缓存并不会出现缓存未命中的情况

如果对命中率要求不高的话，使用的是更新数据库再删除缓存，go-zero是这样的