Redis血崩危情击穿解决之道（redis 血崩 击穿）

Redis血崩危情：击穿解决之道

Redis是目前非常流行的一种开源内存缓存数据库，其高性能和可扩展性受到广泛认可。然而，在高并发访问下，Redis会出现血崩现象，进而带来系统不可用的风险，给业务带来极大的困扰。在此，我们将探讨Redis血崩的原因及击穿解决之道。

一、Redis血崩的原因

Redis血崩主要是由于缓存key失效导致缓存穿透而造成的，具体原因如下：

1. 缓存穿透

缓存穿透指的是访问不存在于缓存中的数据。例如，攻击者恶意请求不存在于数据库中的数据，导致连续向Redis请求数据，当请求量激增时，Redis无法承受高并发，发生血崩现象。

2. 缓存雪崩

缓存雪崩指的是缓存中的大量key同时失效，导致大量的请求涌入到数据库中，造成过多的CPU和IO资源的消耗，进而导致Redis宕机。

3. 缓存击穿

缓存击穿指的是一些热点数据，由于并发量太高，造成对该缓存key的大量请求同时进入数据库中，导致数据库负载压力过大而宕机。

二、Redis击穿解决之道

为了解决Redis的击穿问题，我们可以考虑以下三种解决方案：

1. 数据库做二级缓存

在数据库与Redis间增加一层缓存，当Redis不命中时，由该层缓存访问数据库，将查询到的数据回填到Redis中。由于该层缓存使用的是与数据库相同的方案，因此可以充分利用缓存资源，避免出现缓存穿透和击穿的问题。

2. 分布式锁

将热点数据key加上分布式锁，在Redis执行查询操作时，若发现该key正在被其他请求查询，则直接返回缓存结果；反之，则执行缓存回填操作。该方案需要融合Redis和Zookeeper等分布式协调系统。

3. 本地缓存+互斥锁

在主键查询操作中，对于缓存未命中的情况，优先在本地缓存中进行二次查询，查询到结果后，双重检验后返回结果。若本地缓存未命中，则加互斥锁进行查询。该方案不依赖于分布式锁，但需要在应用中增加一定量的内存用于本地缓存。

三、解决方案示例代码

以下为示例代码，展示了缓存未命中时的实现逻辑：

1. 数据库做二级缓存

“`java

public User getUserById(String id) {

User user = redisClient.getUser(id);

if (user == null) {

user = dbClient.getUser(id);

redisClient.setUser(id, user);

}

return user;

}

2. 分布式锁

```java
public User getUserById(String id) {
  User user = redisClient.getUser(id);
  if (user == null) {
    if (redisClient.acquireLock(id)) {
      user = dbClient.getUser(id);
      redisClient.setUser(id, user);
      redisClient.releaseLock(id);
    } else {
      user = redisClient.getUser(id);
    }
  }
  return user;
}

3. 本地缓存+互斥锁

“`java

public User getUserById(String id) {

User user = localCache.getUser(id);

if (user == null) {

synchronized (id.intern()) {

user = localCache.getUser(id);

if (user == null) {

user = dbClient.getUser(id);

localCache.setUser(id, user);

}

}

}

return user;

}

综上所述，采用合适的缓存击穿解决方案，对于保证Redis高效运行和Web应用的稳定性具有重要的作用。在业务流量大量增长，Redis系统遭受攻击时，必须及时采取措施，以避免危机的发生。