這篇文章主要介紹了解決redis緩存擊穿的方法，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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分布式緩存是網(wǎng)站服務端經(jīng)常用到的一種技術，在讀多寫少的業(yè)務場景中，通過使用緩存可以有效地支撐高并發(fā)的訪問量，對后端的數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)源做到很好地保護。現(xiàn)在市面上有很多分布式緩存，比如Redis、Memcached以及阿里的Tair等，不管我們使用的哪種緩存產(chǎn)品，基本上都會遇到緩存擊穿、緩存失效以及熱點key的問題。如何有效地防止這些問題，也是我們在享受緩存帶來的紅利地同時，必須要解決地難題。

通常我們在使用緩存時候都是先檢查緩存中是否存在，如果存在直接返回緩存內容，如果不存在就直接查詢數(shù)據(jù)庫然后再緩存查詢結果返回，例如下圖所示，

緩存擊穿：描述

查詢一個數(shù)據(jù)庫中不存在的數(shù)據(jù)，比如商品詳情，查詢一個不存在的ID，每次都會訪問DB，如果有人惡意破壞，很可能直接對DB造成過大地壓力。

解決方案：

當通過某一個key去查詢數(shù)據(jù)的時候，如果對應在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都不存在，我們將此key對應的value設置為一個默認的值，比如“NULL”，并設置一個緩存的失效時間，這時在緩存失效之前，所有通過此key的訪問都被緩存擋住了。后面如果此key對應的數(shù)據(jù)在DB中存在時，緩存失效之后，通過此key再去訪問數(shù)據(jù)，就能拿到新的value了。

緩存失效：描述

在高并發(fā)的環(huán)境下，如果此時key對應的緩存失效，此時有多個進程就會去同時去查詢DB，然后再去同時設置緩存。這個時候如果這個key是系統(tǒng)中的熱點key或者同時失效的數(shù)量比較多時，DB訪問量會瞬間增大，造成過大的壓力。

解決方案：

將系統(tǒng)中key的緩存失效時間均勻地錯開，防止統(tǒng)一時間點有大量的key對應的緩存失效；
重新設計緩存的使用方式，當我們通過key去查詢數(shù)據(jù)時，首先查詢緩存，如果此時緩存中查詢不到，就通過分布式鎖進行加鎖，取得鎖的進程查DB并設置緩存，然后解鎖；其他進程如果發(fā)現(xiàn)有鎖就等待，然后等解鎖后返回緩存數(shù)據(jù)或者再次查詢DB。

熱點key：描述

緩存中的某些Key(可能對應用與某個促銷商品)對應的value存儲在集群中一臺機器，使得所有流量涌向同一機器，成為系統(tǒng)的瓶頸，該問題的挑戰(zhàn)在于它無法通過增加機器容量來解決。

解決方案：

客戶端熱點key緩存：將熱點key對應value并緩存在客戶端本地，并且設置一個失效時間。對于每次讀請求，將首先檢查key是否存在于本地緩存中，如果存在則直接返回，如果不存在再去訪問分布式緩存的機器。
將熱點key分散為多個子key，然后存儲到緩存集群的不同機器上，這些子key對應的value都和熱點key是一樣的。當通過熱點key去查詢數(shù)據(jù)時，通過某種hash算法隨機選擇一個子key，然后再去訪問緩存機器，將熱點分散到了多個子key上。

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網(wǎng)站欄目：解決redis緩存擊穿的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁URL：http://chinadenli.net/article30/desepo.html

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