Redis缓存穿透、击穿与雪崩

概念

• 穿透：查询缓存与数据库中都没有的数据；很多用户同事访问这些数据，就会对DB造成较大压力
• 击穿：热点Key失效的瞬间，请求击穿缓存到DB
• 雪崩：缓存层出现错误不能工作，请求大量到DB，甚至导致DB挂掉；存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况

解决方案

穿透

1. bool过滤器
   首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。
2. 缓存空对象
   查询没有结果的数据，也进行缓存。
   可能会有以下问题
   a. 浪费空间
   b. 空值会过期

击穿

1. 限流降级（使用互斥锁）
   缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。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。
2. 多级缓存
   对热点数据设置两级甚至以上缓存，失效时间依次递增，优先使用第一级。第一级失效时查询第二级。可以配合限流降级使用。

雪崩

1. redis高可用
   集群搭建
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库写缓存的线程数量。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，我先把可能的数据先预先访问一遍，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尽量均匀。