缓存问题 (重点)

缓存更新

• 问题
  • mysql和redis是两个独立的系统, 在并发环境下, 无法保证更新的一致性
• 解决办法
  • 设计分布式锁(redis-setnx)/使用消息队列串行处理
    • 缺点 并发能力差
  • 更新数据时, 先写入mysql, 再删除缓存 facebook
    • 主要用于 数据对象 (更新少)
    • 数据集合主要还是更新缓存 (更新多, 频繁查询成本高)

缓存穿透

• 问题

  • 黑客会主动访问数据库不存在的数据, 缓存会被穿透, 直接访问数据库, 导致数据库的的访问压力变大

• 解决办法

  • 对于数据库中不存在的数据, 也对其在缓存中设置默认值 一般过期时间会比较短
  • 可以设置一些过滤规则, 如布隆过滤器(算法, 用于判断数据是否包含在集合中), 将所有可能的值录入过滤器, 如果不包含直接返回None, 有误杀概率

• 布隆过滤器(拓展)

  pip install pybloomfiltermmap3

缓存雪崩

• 问题
  • 如果大量缓存数据都在同一个时间过期, 那么很可能出现缓存集体失效, 会导致所有的请求都直接访问数据库, 导致数据库压力过大
• 解决办法
  • 设置过期时间时, 添加随机值, 让过期时间进行一定程度分散
  • 多级缓存的方式来处理
  • 利用锁/队列的形式