Redis缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

缓存穿透（没查到引起）

缓存穿透其实就是用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库中没有，也就是缓存没有命中，然后就向持久层数据库查询，发现也没有要查询的信息，于是就查询失败。当用户很多的额时候，缓存都没有命中，于是都去请求数据库，这会给数据库很大的压力，于是就出现了缓存穿透。

解决方案：

1、布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

2、缓存空对象

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护后端数据源。

这两个方法存在的问题：

1. 如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键。
2. 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口不一致，这对于需要保持一致性的事务会有影响。

 

缓存击穿（量太大，缓存过期）

缓存击穿是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对着一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就会穿破缓存，之间请求数据库，就像多个子弹在一个屏障上凿开了一个洞。

解决方案：

1、设置热点数据永不过期，从缓存层面上看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题。

2、加互斥锁

分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，所以对分布式锁的考验很大。

 

缓存雪崩

缓存雪崩是指在某一个时间段，缓存集中过期失效，Redis宕机。

其中一种是缓存过期后，对数据库的压力暴增，最后导致雪崩。

集中过期不是非常致命，最致命的是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库是可以顶住压力的，但缓存服务节点宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的。

解决方案：

1、redis高可用：

既然redistribution可能会宕机，就多增几台redis，这样一台挂掉后其他的还阔以继续工作，其实就是搭建集群。

2、限流降级：

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

3、数据预热：

在正式部署之前，把有可能访问的数据预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点减量均匀。