Redis 缓存异常及解决方案

本文分享自天翼云开发者社区《Redis缓存异常及解决方案》，作者：l****n

本文向读者解释了 Redis 使用过程中，数据不一致、缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透等问题的定义，并给出对应的解决方案。

1、数据不一致 

一致指的是：

缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；

缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。

不一致如何发生：

对于读写缓存来说，写缓存时同步写数据库，需要使用事务保证缓存和数据库的更新具有原子性。弱一致性情况下，可以使用异步写回。

对于只读缓存，删改数据需要既更新数据库，又删除缓存。如果不使用事务，就会出现数据不一致。

比如先更新数据库，再删除缓存。更新成功，删除缓存失败，则缓存中为旧值。如果先删除缓存再更新数据库，则缓存删除成功，数据库更新失败，再访问数据库，数据库还是旧值。

解决方案

需要重试机制，当两个操作任意一个失败时，重新执行。

特别的，当数据库更新成功，缓存删除也成功时，其实也有可能不一致。比如删除了缓存，还未更新数据库。线程 B 此时读取数据库中旧值并写到缓存。

解决方法：延迟双删。sleep 是为了等 B 线程执行完写缓存操作。sleep 时间根据读数据和写缓存时间来估算。

  redis.delKey(X)

  db.update(X)

  Thread.sleep(N)

  redis.delKey(X)

比如更新了数据库，还未删除缓存时。B 线程就开始读数据，从缓存读到旧值。不过这种情况下缓存会马上被删除，所以影响较小。 

2、缓存雪崩

大量请求无法在 redis 得到处理，从而打到数据库。主要原因：

缓存中大量数据同时过期，应用访问时无法命中缓存，从而都请求到数据库；

redis 宕机。

解决方案：

过期时间增加随机数；

发生雪崩时进行服务降级。非核心数据直接返回默认值或错误；

限流熔断，当数据库负载突升时，暂停业务应用对缓存的访问。

3、缓存击穿

热点数据过期失效，大量请求突然打到数据库。

解决方法

热点数据不设置过期时间。

4、缓存穿透

数据不在缓存中，也不在数据库中。可能原因：

业务层误操作，删除了数据库数据。

恶意攻击。

解决方案：

缓存默认值；

使用布隆过滤器快速判断数据是否存在；

前端进行请求检查。

在实际的业务中，以上异常场景可能会同时出现，排查时要根据自己的情况进行针对性分析。