redis中高并发问题

本文主要是介绍redis中高并发问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

高并发问题

Redis 做缓存虽减轻了 DBMS 的压力，减小了 RT，但在高并发情况下也是可能会出现各
种问题的。

1 缓存穿透

当用户访问的数据既不在缓存也不在数据库中时，就会导致每个用户查询都会“穿透”
缓存“直抵”数据库。这种情况就称为缓存穿透。当高度发的访问请求到达时，缓存穿透不
仅增加了响应时间，而且还会引发对 DBMS 的高并发查询，这种高并发查询很可能会导致
DBMS 的崩溃。
缓存穿透产生的主要原因有两个：一是在数据库中没有相应的查询结果，二是查询结果
为空时，不对查询结果进行缓存。所以，针对以上两点，解决方案也有两个：
 对非法请求进行限制
 对结果为空的查询给出默认值

2 缓存击穿

对于某一个缓存，在高并发情况下若其访问量特别巨大，当该缓存的有效时限到达时，
可能会出现大量的访问都要重建该缓存，即这些访问请求发现缓存中没有该数据，则立即到
DBMS 中进行查询，那么这就有可能会引发对 DBMS 的高并发查询，从而接导致 DBMS 的崩
溃。这种情况称为缓存击穿，而该缓存数据称为热点数据。
对于缓存击穿的解决方案，较典型的是使用“双重检测锁”机制。

3 缓存雪崩

对于缓存中的数据，很多都是有过期时间的。若大量缓存的过期时间在同一很短的时间
段内几乎同时到达，那么在高并发访问场景下就可能会引发对 DBMS 的高并发查询，而这将
可能直接导致 DBMS 的崩溃。这种情况称为缓存雪崩。
对于缓存雪崩没有很直接的解决方案，最好的解决方案就是预防，即提前规划好缓存的
过期时间。要么就是让缓存永久有效，当 DB 中数据发生变化时清除相应的缓存。如果 DBMS
采用的是分布式部署，则将热点数据均匀分布在不同数据库节点中，将可能到来的访问负载均衡开来

数据库缓存双写不一致(难点)

以上三种情况都是针对高并发读场景中可能会出现的问题，而数据库缓存双写不一致问
题，则是在高并发写场景下可能会出现的问题。
对于数据库缓存双写不一致问题，以下两种场景下均有可能会发生：

（1） “修改 DB 更新缓存”场景

对于具有缓存 warmup 功能的系统，DBMS 中常用数据的变更，都会引发缓存中相关数
据的更新。在高并发写请求场景下，若多个请求要对 DBMS 中同一个数据进行修改，修改后
还需要更新缓存中相关数据，那么就有可能会出现缓存与数据库中数据不一致的情况。
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（2） “修改 DB 删除缓存”场景

在很多系统中是没有缓存 warmup 功能的，为了保持缓存与数据库数据的一致性，一般
都是在对数据库执行了写操作后，就会删除相应缓存。
在高并发读写请求场景下，若这些请求对 DBMS 中同一个数据的操作既包含写也包含读，
且修改后还要删除缓存中相关数据，那么就有可能会出现缓存与数据库中数据不一致的情况。
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(3）解决方案：延迟双删

延迟双删方案是专门针对于“修改 DB 删除缓存”场景的解决方案。但该方案并不能彻
底解决数据不一致的状况，其只可能降低发生数据不一致的概率。
延迟双删方案是指，在写操作完毕后会立即执行一次缓存的删除操作，然后再停上一段
时间（一般为几秒）后再进行一次删除。而两次删除中间的间隔时长，要大于一次缓存写操
作的时长。
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