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14.6缓存异常

四个方面

• 缓存中数据和数据库不一致
• 缓存雪崩
• 缓存击穿
• 缓存穿透

14.6.1数据不一致：

一致性包括两种情况

• 缓存中有数据，需要和数据库值相同
• 缓存中没有数据，数据库中的数据是最新值

如果不符合以上两种情况，则出现数据不一致的问题。

读写缓存

• 同步直写
• 异步写回

只读缓存

1. 新增数据
   • 数据直接写到数据库中，缓存不做操作。满足一致性两种情况的第2种。
2. 删改数据
   • 先删除缓存，后更新数据库。可能会导致，缓存删除成功，数据库更新失败。业务逻辑去访问数据时，缓存中查不到数据，缓存缺失，到数据库中查询，所以只拿到旧的数据。
   • 如果新更新数据库，再删除缓存。可能会导致，数据库更新成功，缓存删除失败。数据库中的数据是新的值，缓存中存储的是旧值。再读取时，先从缓存中读取，读取到了旧值。

解决数据不一致的方案

• 重试机制：把删除的缓存值或要更新数据库值先存储到消息队列中(kafka消息队列)。
• 如果发现试了10次还不成功就会向服务器端报错

多线程访问的情况

1. 先删除缓存，再更新数据库。
   • 假设T1线程先删除缓存，再执行更新数据库。还未更新成功时，T2线程进行读取，发现缓存中没有数据，到数据库中读取，会读取到旧的数据。如果T2还将旧数据更新到缓存中，那T1线程再进行读取，也读到的旧值。
   • 让T1线程先执行休眠一段时间。T1线程在休眠时间，让T2线程执行结束，会将数据重新写入缓存。T1线程再做一次缓存删除操作。“延迟双删”。

     redis.delCache()
     db.update()
     Thread.sleep(2000)
     redis.delCache()
     

2. 先更新数据库值，再去删除缓存
   • 假设T1线程先删除或更新数据库中的值，还没来得及删除缓存时，T2线程就开始读取数据。T2会先从缓存中读取，缓存命中，T2拿到的就是旧的数据。直到T1将缓存中数据删除，其他线程再次读取，可以拿到新值.

并发操作	执行顺序	可能出现问题	问题描述	解决方案
没有	先删除缓存，后更新数据库	缓存删除成功，数据库更新失败	从数据库读到旧数据	重试（通过消息队列）
有	先删除缓存，后更新数据库	缓存删除，未更新数据库，其他线程并发访问	并发线程从数据库读到旧值，并更新了缓存，其他线程都从缓存中读到旧值	延迟双删
没有	先更新数据库，后删除缓存	数据库更新成功，缓存删除失败	从缓存中读到旧值	重试（通过消息队列）
有	先更新数据库，后删除缓存	数据库更新成功，未删除缓存，其他同线程并发访问	并发线程从缓存读到旧值	会有数据不一致情况短暂存在

14.6.2 缓存雪崩

大量的应用请求无法在redis中完成处理。缓存中读取不到数据，直接进入到数据库服务器。数据库压力激增，数据库崩溃，请求堆积在redis，导致redis服务器崩溃，导致redis集群崩溃，应用服务器崩溃，称为雪崩

原因1：缓存中有大量数据同时过期

解决方案：

1. 页面静态化处理数据：对于不经常更换的数据，生成静态页
2. 避免大量数据同时过期:为商品过期时间追加一个随机数，在一个较小的范围内(1~3分钟)。
3. 构建多级缓存架构：redis缓存+nginx缓存+ehcache缓存
4. 延长或取消热度超高的数据过期时间
5. 服务降级

不同的数据采取不同的处理方式。

原因2：redis实例故障

解决方案：

1. 服务熔断或限流处理

提前预防:

• 灾难预警：监控redis服务器性能指标，包括数据库服务器性能指标，CPU、内存、平均响应时间、线程数等
• 集群：有节点出一故障，主从切换。

14.6.2 缓存击穿

对某个访问频繁热点数据的请求。主要发生在热点数据失效
解决方案：

• 预先设定：电商双11,商铺设定几款是主打商品，延长过期时间
• 实时监控：监控访问量，避免访问量激增
• 定时任务：启动任务调度器，后台刷新数据有效期
• 分布式锁：可防止缓存击穿，但会有性能问题 (不推荐)

14.6.3 缓存穿透

要访问的数据在redis中不存在，在数据库中也不存在。
原因：

1. 业务层误操作
2. 恶意攻击

解决方案：

1. 缓存空值或缺省值
2. 使用布隆过滤器，快速判断数据是否存在
3. 在请求入口前端进行请求检测
4. 实时监控
5. key加密