Redis的缓存穿透及解决方法——布隆过滤器BloomFilter

Redis概述

Redis是一个开源的Key-Value存储系统,其中Value支持string、list、set、hash、zset五种数据结构,这些数据都支持push/pop、add/remove、取交集并集、排序等丰富的操作,并且这些操作都是原子性的。

与同为NoSQL型缓存数据库的memcached类似,Redis的数据都存在内存中,数据的运算都在内存中进行,不会发生IO,这也是Redis为什么这么快的一个原因;区别是Redis具备持久化方式,会周期性的把更新的数据写入磁盘(RDB)或者把修改操作追加写入记录文件中(AOF)。

也就是说,Redis的数据存放在内存中,但Redis也支持持久化将数据存入磁盘或文件。

Redis是单线程的,但是多任务并发时可以开启多个Redis,并且Redis支持主从同步,避免了宕机带来的影响,以及写时同步技术实现了数据读写分离(主机负责写入、从机负责读取)。

Redis的特点是单线程+多路IO复用

Redis的主要应用场景

(1)配合关系型数据库做高速缓存

  • 针对对于高频次、热门访问的数据(热点数据),Redis基于内存可以有效避免IO
  • 另外对于分布式架构,可以做session分享

(2)因为Redis的持久化能力,可以利用多样性的数据结构存储特定的数据

  • 例如通过list,得出最新的n个数据;利用有序集合zset进行排序,得出排行榜,topN;利用Expire对key设置时效性
  • 利用自增incr、decr可以实现计数器、秒杀
  • 利用set集合去重;利用list集合构建队列;利用pub、sub模式发布订阅消息系统

缓存穿透及布隆过滤器

Redis的基于缓存,极大地提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面,但是也带来了一些问题,比如典型的缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿。

本篇先讲缓存穿透及其解决办法

缓存穿透(大量查询一个不存在的key)定义

缓存穿透,是指查询一个数据库中不一定存在的数据;

正常使用缓存查询数据的流程是,依据key去查询value,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。

如果每次都查询一个不存在value的key,由于缓存中没有数据,所以每次都会去查询数据库;

当对key查询的并发请求量很大时,每次都访问DB,很可能对DB造成影响;

并且由于缓存不命中,每次都查询持久层,那么也失去了缓存的意义。

解决方法

(1)第一种是缓存层缓存空值

将数据库中的空值也缓存到缓存层中,这样查询该空值就不会再访问DB,而是直接在缓存层访问就行

但是这样有个弊端就是缓存太多空值占用了更多的空间,可以通过给缓存层空值设立一个较短的过期时间来解决,例如60s

(2)第二种是布隆过滤器

将数据库中所有的查询条件,放入布隆过滤器中,当一个查询请求过来时,先经过布隆过滤器进行查,如果判断请求查询值存在,则继续查;如果判断请求查询不存在,直接丢弃。

布隆过滤器原理

原理就是一个对一个key进行k个hash算法获取k个值,在比特数组中将这k个值散列后设定为1,然后查的时候如果特定的这几个位置都为1,那么布隆过滤器判断该key存在。

布隆过滤器可能会误判,如果它说不存在那肯定不存在,如果它说存在,那数据有可能实际不存在;

Redis的bitmap只支持2^32大小,对应到内存也就是512MB,误判率万分之一,可以放下2亿左右的数据,性能高,空间占用率及小,省去了大量无效的数据库连接。

因此我们可以通过布隆过滤器,将Redis缓存穿透控制在一个可容范围内。

布隆过滤器另一个用途——推荐去重

例如新闻客户端的推送去重功能,当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选,过滤掉那些已经存在的记录。

实际上,如果历史记录存储在关系数据库里,去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询,当系统并发量很高时,数据库是很难扛住压力的。如果使用缓存把历史记录都放入缓存里,占用空间太大明显不现实,这个时候布隆过滤器就登场了,它就是专门用来解决这种去重问题的。它在起到去重的同时,在空间上还能节省 90% 以上,只是稍微有那么点不精确,也就是有一定的误判概率。

用户浏览记录存入数据库时,会在Filter上通过key的hash算法存储判断其是否存在,类似于数据存在数据库中,判断该数据是否存在的信息即元数据存放在BloomFilter中,避免了每次判断数据是否存在都要去数据库exist一遍;这样推送新闻时通过布隆过滤器判断,推送内容是否已经存在,如果存在则不推送,如果不存在则推送;

布隆过滤器可以准确过滤你已经看过的内容,没有看过的新内容,可能由于误判率过滤掉极小的一部分,这样就可以保证推荐给用户的都是无重复的。

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