缓存穿透、缓存击穿以及缓存雪崩的含义和解决方案

前言

Redis在目前的分布式系统中是比较常用的一个缓存中间件，但实际应用中，经常会遇到缓存穿透、缓存雪崩等问题，那么什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩呢？三者之间有什么联系和区别呢？实际应用中有什么解决方案呢？

为什么要使用Redis?

项目中可能会遇到MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的异常情况，造成这种情况的一种原因是访问量过高，MySQL服务器抗不住，这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力；另一种原因就是MySQL配置文件中max_connections值过小。解决这个问题，那就有以下方案：

• 增加MySQL连接数：MySQL支持的最大的连接数是512，增加连接数的前提是机器的性能能够跟得上，MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，连接数越多就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。
• 分库分表：对数据库进行切分，减少单机数据库的负担，将由多台数据库服务器一起来分担，缩短查询时间，增加并发量，但是缺点是增加了查询某些数据的复杂度，比如order by 操作，分表后，数据分散到多个表中，排序操作无法在数据库中完成，只能由业务代码或数据中间件分别查询每个子表中的数据，然后汇总进行排序。
• 增加缓存层：这是比较常用的解决方案，把一些热门数据放到缓存中，在客户端请求数据时，先查缓存中有没有想要的数据，有则直接返回，没有的话，再去MySQL中查询，这样就减轻了数据请求的压力。Redis自然是缓存中间件的首选。

Redis缓存穿透

在下图中，常见的数据查询过程中，客户端请求的数据在缓存中没有，进而去数据库中请求数据的现象就是缓存穿透。架构中使用了redis缓存层，就无法避免发生缓存穿透，但是可以避免发生高频的缓存穿透。

布隆过滤器和布隆算法

什么情况下，会发生高频的缓存穿透呢？假如有人恶意请求一批数据库中不存在的id的数据，比如uuid，由于缓存中没有这些数据，那么这些请求就全部打向数据库，这样就给数据库带来很大的压力，有可能会造成数据库宕机。
对于上面这种场景，我们可以使用布隆过滤器来解决，请求先经过过滤器过滤，非法的请求直接被拒绝，如下图所示。

但是这样会带来一个问题，布隆过滤器因为存放的资源比较多，会占用较多的内存，造成内存紧张，这时就需要布隆算法，它会通过一定的错误率来换取空间。

布隆算法的原理：其原理比较简单，如下图所示，S集合中有n个元素，利用k个哈希函数，将S中的每个元素映射到一个长度为m的位（bit）数组B中不同的位置上，这些位置上的二进制数均置为1，如果待检测的元素经过这k个哈希函数的映射后，发现其k个位置上的二进制数不全是1，那么这个元素一定不在集合S中，反之，该元素可能是S中的某一个元素。

布隆过滤器是用来判断一个元素是否出现在给定集合中的重要工具，具有快速，比哈希表更节省空间等优点，而缺点在于由于哈希碰撞，有一定的误识别率（false-positive，假阳性），亦即，它可能会把不是集合内的元素判定为存在于集合内，不过这样的概率相当小，在大部分的生产环境中是可以接受的。

减少哈希碰撞的方案：

• 增加bit数组的长度
• 增加哈希函数的个数，注意并不是函数越多越好，需要参考数组的长度。

布隆算法在删除数据时存在一个弊端，可能数组的某一位为1对应着很多个id，不能轻易置为0，我们可以加个计数器，分别记录数组每个位置对应的id数，只有当计数为1时，删除该id可以置为0。

缓存雪崩和缓存击穿

缓存雪崩：缓存层中缓存的数据中某一个时刻突然失效，导致大量的请求直接打向数据库。
缓存雪崩发生原因：

• redis中数据有效期一致，同时失效。解决方案：随机有效期，不让缓存同时失效
• redis数据库宕机。解决方案：分布式缓存，将大量的数据分开存放，如切片集群模式，如果数据量不大，可以采用副本集群模式，多个Redis存放一样的数据。

缓存击穿：指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

Redis集群的Hash一致性算法

对于切片集群模式的Redis集群需要存放数据时，可以采用Hash值取模的方法，来将数据分别存放到两个Redis数据库中，如下图所示，但是这种方式有一个缺点，当我集群进行扩展时，会存在数据迁移问题。

更好的方案就是采用Hash一致性算法，简单来说先构造一个的整数环，然后将Redis服务器节点的Hash值，放在该环上。然后根据需要缓存的数据的Key，计算Key的HashCode,然后在环上，顺时针查找距离这个Key的Hash值最近的缓存服务器的节点，然后将Value，存储到该服务器节点上。如下图所示。

如果发生数据倾斜，可以通过增加虚拟节点的方式解决。

总结

缓存击穿和缓存雪崩本质上都是缓存穿透，两者都是缓存穿透的特殊表现。