Redis作為一個高性能的內(nèi)存中的key-value數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，在我們?nèi)粘ｉ_發(fā)中廣泛應用于緩存、計數(shù)器、消息隊列、排行榜等場景中，尤其是作為最常用的緩存方式，在提高數(shù)據(jù)查詢效率、保護數(shù)據(jù)庫等方面起到了不可磨滅的作用，但實際應用中，可能會出現(xiàn)一些Redis緩存異常的情況，本文主要對Redis緩存異常及處理方案進行了總結(jié)。

1. 背景

Redis是一個完全開源的、遵守BSD協(xié)議的、高性能的key-value數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，它支持數(shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保存在磁盤中，而且不僅僅支持簡單的key-value類型的數(shù)據(jù)，同時還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲，功能十分強大，Redis還支持數(shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份，從而提高可用性。當然最重要的還是讀寫速度快，作為我們平常開發(fā)中最常用的緩存方案被廣泛應用。但在實際應用過程中，它會存在緩存雪崩、緩存擊穿和緩存穿透等異常情況，如果忽視這些情況可能會帶來災難性的后果，下面主要對這些緩存異常和常見處理方案進行相應分析與總結(jié)。

2. 緩存雪崩

(1) 是什么

一段時間內(nèi)本應在redis緩存中處理的大量請求，都發(fā)送到了數(shù)據(jù)庫進行處理，導致對數(shù)據(jù)庫的壓力迅速增大，嚴重時甚至可能導致數(shù)據(jù)庫崩潰，從而導致整個系統(tǒng)崩潰，就像雪崩一樣，引發(fā)連鎖效應，所以叫緩存雪崩。

(2) 為什么

出現(xiàn)上述情況的常見原因主要有以下兩點：

• 大量緩存數(shù)據(jù)同時過期，導致本應請求到緩存的需重新從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)。
• redis本身出現(xiàn)故障，無法處理請求，那自然會再請求到數(shù)據(jù)庫那里。

(3) 怎么辦

針對大量緩存數(shù)據(jù)同時過期的情況：

• 實際設置過期時間時，應當盡量避免大量key同時過期的場景，如果真的有，那就通過隨機、微調(diào)、均勻設置等方式設置過期時間，從而避免同一時間過期。
• 添加互斥鎖，使得構(gòu)建緩存的操作不會在同一時間進行。
• 雙key策略，主key是原始緩存，備key為拷貝緩存，主key失效時，可以訪問備key，主key緩存失效時間設置為短期，備key設置為長期。
• 后臺更新緩存策略，采用定時任務或者消息隊列的方式進行redis緩存更新或移除等。

針對redis本身出現(xiàn)故障的情況：

• 在預防層面，可以通過主從節(jié)點的方式構(gòu)建高可用的集群，也就是實現(xiàn)主Redis實例掛掉后，能有其他從庫快速切換為主庫，繼續(xù)提供服務。
• 如果事情已經(jīng)發(fā)生了，那就要為了防止數(shù)據(jù)庫被大量的請求搞崩潰，可以采用服務熔斷或者請求限流的方法。當然服務熔斷相對粗暴一些，停止服務直到redis服務恢復，請求限流相對溫和一些，保證一些請求可以處理，不是一刀切，不過還是看具體業(yè)務情況選擇合適的處理方案。

3. 緩存擊穿

(1) 是什么

緩存擊穿一般出現(xiàn)在高并發(fā)系統(tǒng)中，是大量并發(fā)用戶同時請求到緩存中沒有但數(shù)據(jù)庫中有的數(shù)據(jù)，也就是同時讀緩存沒讀到數(shù)據(jù)，又同時去數(shù)據(jù)庫去取數(shù)據(jù)，引起數(shù)據(jù)庫壓力瞬間增大。和緩存雪崩不同的是，緩存擊穿指并發(fā)查同一條數(shù)據(jù)，緩存雪崩是不同數(shù)據(jù)都過期了，很多數(shù)據(jù)都查不到從而查數(shù)據(jù)庫。

(2) 為什么

這種情況其實一般出現(xiàn)的原因就是某個熱點數(shù)據(jù)緩存過期，由于是熱點數(shù)據(jù)，請求并發(fā)量又大，所以過期的時候還是會有大量請求同時過來，來不及更新緩存就全部打到數(shù)據(jù)庫那邊了。

(3) 怎么辦

針對這種情況有兩種常見的處理方案：

• 簡單粗暴的對熱點數(shù)據(jù)不設置過期時間，這樣不會過期，自然也就不會出現(xiàn)上述情況了，如果后續(xù)想清理，可以通過后臺進行清理。
• 添加互斥鎖，即當過期之后，除了請求過來的第一個查詢的請求可以獲取到鎖請求到數(shù)據(jù)庫，并再次更新到緩存中，其他的會被阻塞住，直到鎖被釋放，同時新的緩存也被更新上去了，后續(xù)請求又會請求到緩存上，這樣就不會出現(xiàn)緩存擊穿了。

4. 緩存穿透

(1) 是什么

緩存穿透是指數(shù)據(jù)既不在redis中，也不在數(shù)據(jù)庫中，這樣就導致每次請求過來的時候，在緩存中找不到對應key之后，每次都還要去數(shù)據(jù)庫再查詢一遍，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫也沒有，相當于進行了兩次無用的查詢。這樣請求就可以繞過緩存直接查數(shù)據(jù)庫，如果這個時候有人想惡意攻擊系統(tǒng)，就可以故意使用空值或者其他不存在的值進行頻繁請求，那么就會對數(shù)據(jù)庫造成比較大的壓力。

(2) 為什么

這種現(xiàn)象的原因其實很好理解，業(yè)務邏輯里面如果用戶對某些信息還沒有進行相應的操作或者處理，那對應的存放信息的數(shù)據(jù)庫或者緩存中自然也就沒有相應的數(shù)據(jù)，也就容易出現(xiàn)上述問題。

(3) 怎么辦

針對緩存穿透，一般有以下三種處理方案：

• 非法請求的限制，主要是指參數(shù)校驗、鑒權(quán)校驗等，從而一開始就把大量的非法請求攔截在外，這在實際業(yè)務開發(fā)中是必要的手段。
• 緩存空值或者默認值，如果從緩存取不到的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中也沒有取到，那我們?nèi)匀话堰@個空結(jié)果進行緩存，同時設置一個較短的過期時間。通過這個設置的默認值存放到緩存，這樣第二次到緩存中獲取就有值了，而不會繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)庫，可以防止有大量惡意請求是反復用同一個key進行攻擊。
• 使用布隆過濾器快速判斷數(shù)據(jù)是否存在。那什么是布隆過濾器呢，簡單來說，就是可以引入了多個相互獨立的哈希函數(shù)，保證在給定的空間和誤判率下，完成元素判重。

因為我們知道，存在hash碰撞這樣一種情況，那如果只使用一個hash函數(shù)，則碰撞沖突的概率明顯會變大，那為了減少這種沖突，我們可以多引入幾個hash函數(shù)，而布隆過濾器算法的核心思想就是利用多個不同的hash函數(shù)來解決這樣一種沖突。它的優(yōu)點是空間效率高，查詢時間短，遠超其他算法，而它的缺點就是會存在一定的誤識別率，它不能完全保證請求過來的key，通過布隆過濾器的校驗，就一定有這個數(shù)據(jù)，畢竟理論上還是會存在沖突情況，無論概率多小。

但是，只要沒有通過布隆過濾器的校驗，那么這個key就一定不存在，只要利用這一點其實就已經(jīng)可以過濾掉大部分不存在的key的請求了，在正常場景下已然足夠了。

5. 其他

除了上述三種常見的Redis緩存異常問題之外，還經(jīng)常聽到的有緩存預熱和緩存降級兩個名詞，與其說是異常問題，不如說是兩種的優(yōu)化處理方法。

(1) 緩存預熱

緩存預熱就是系統(tǒng)上線前后，將相關的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)中去，而不依賴用戶。這樣就可以避免在用戶請求的時候，先查詢數(shù)據(jù)庫，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問題。用戶直接查詢事先被預熱的緩存數(shù)據(jù)，這樣可以避免那么系統(tǒng)上線初期，對于高并發(fā)的流量，都會訪問到數(shù)據(jù)庫中， 對數(shù)據(jù)庫造成流量的壓力。根據(jù)數(shù)據(jù)不同量級，可以有以下幾種做法：

• 數(shù)據(jù)量不大：項目啟動的時候自動進行加載。
• 數(shù)據(jù)量較大：后臺定時刷新緩存。
• 數(shù)據(jù)量極大：只針對熱點數(shù)據(jù)進行預加載緩存操作。

(2) 緩存降級

緩存降級是指當緩存失效或緩存服務出現(xiàn)問題時，為了防止緩存服務故障，導致數(shù)據(jù)庫跟著一起發(fā)生雪崩問題，所以也不去訪問數(shù)據(jù)庫，但因為一些原因，仍然想要保證服務還是基本可用的，雖然肯定會是有損服務。因此，對于不重要的緩存數(shù)據(jù)，我們可以采取服務降級策略。一般做法有以下兩種：

• 直接訪問內(nèi)存部分的數(shù)據(jù)緩存。
• 直接返回系統(tǒng)設置的默認值。

6. 總結(jié)

本文主要對常見的Redis緩存異常及其處理方案進行了總結(jié)，可以用下圖做個概括：