面试必问题：缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩，你还傻傻分不清

当我们服务器QPS比较高，并且对数据的实时性要求不高时，往往会接入缓存以达到快速Response、降低数据库压力的作用，常用来做缓存的中间件如Redis等，面试时经常会被面试官提问，作为里面最常见，几乎是必考题的缓存击穿、穿透、雪崩场景，你真的了解了吗？

​ 前端发起一个请求，经历过三次握手后连接到服务器，想要获取相应的数据，那么服务器接入了缓存中间件后，从接收到Request到最后的Response，到底是怎样的一个流程呢？以下探讨忽略掉参数校验等逻辑，直接讲最核心的链路。

调用链路

​ 一个请求Request过来，服务器首先和缓存中间件建立连接，传输对应key到缓存中间件中获取相对应的数据，服务器拿到返回的结果后，判断返回的结果是否有数据，如果有数据，则返回从缓存中拿到的结果。如果缓存中间件中没有数据，则建立数据库连接，访问数据库服务器，按照相应逻辑拿到返回结果，判断结果中是否有数据，如果有则返回对应数据，如果没有则按照业务场景要求，返回对应结果（一般为null或者new一个空对象）。

缓存击穿

含义：

​ 什么是缓存击穿？通俗的讲指的是缓存中没有数据，但数据库中有数据的场景。那为什么缓存中会没有数据呢？一般是由于设置了缓存时间导致缓存过期，所以没有数据。那缓存找不到数据去数据库查询就好了呀，为啥又叫击穿？是因为要查询这个key对应的数据是一个热点数据，并发访问的量大，同时去查询数据库，导致数据库压力骤增，严重会打崩数据库。

解决方案：

1、如果是不改变的数据，如一些常量值，则可以设置对应热点key永不过期。

2、加上互斥锁，防止同一台服务器同一时间有多个连接访问数据库。

// 伪代码
public class Main {
     
    // 双重检测锁
    public static String getHotData(String key) {
     
        // 先从缓存中间件获取对应热点key数据
        String response = redis.get(key);
        // 缓存没有数据
        if(Objects.isNull(response)) {
     
            // 保证一台服务器同一时间只有一个线程访问
            synchronized (Main.class) {
     
                // 假设A线程访问进synchronized里，线程B, C阻塞在synchronsized外面
                // 线程A退出synchronized后，线程B和C应该从redis中拿而不是再访问数据库
                response = redis.get(key);
                // 访问数据库 拿到数据后 写进redis中
                if(Objects.isNull(response)) {
     
                    response = loadDataFromMySQL(key);
                    redis.set(key, response);
                }
            }
        }
        return response;
    }
}

3、加上分布式锁，全局保证只有一个线程访问数据库。

// 伪代码
public class Main {
     

    // 分布式唯一key
    public static String getHotData(String key, int tryTime) throws InterruptedException {
     
        if(tryTime >= 4) {
     
            return "";
        }

        // 先从缓存中间件获取对应热点key数据
        String response = redis.get(key);
        // 缓存没有数据
        if(Objects.isNull(response)) {
     
            // 保证整个服务集群同一时间只有一个线程访问
            if (redis.tryLock()) {
     
                try {
     
                    // 访问数据库 拿到数据后 写进redis中
                    if(Objects.isNull(response)) {
     
                        response = loadDataFromMySQL(key);
                        redis.set(key, response);
                    }
                } finally {
     
                    redis.unlock();
                }
            } else {
     
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
                getHotData(key, tryTime + 1);
            }
        }

        return response;
    }
}

缓存穿透

含义：缓存穿透指的是缓存中间件和数据库都没有对应的数据，但是不断接收到请求获取该key的数据，导致数据库压力过大，甚至崩溃。

解决方案：

1、访问数据库也拿不到数据后，可以按照具体业务要求，在缓存层加上一个该key的值，设置一个过期时间，比如10s或者1min等。那为什么不设不过期呢？第一个是说因为该key可能有对应的业务含义，有可能只是该时间点还没有数据，所以不能设置不过期；第二个是说如果真的是恶意访问，那么可能过一段时间就没有类似请求，那么我们没有必要一直把该数据留在缓存里。

2、增加校验，如果是不符合预期的请求可以直接过滤，比如说缓存中存放了用户信息，对应的缓存key是和id有关系，那么如果你的id都是大于等于0的，对于小于0的id可以直接做过滤。

@Controller
public class Controller {
     
	@RequestMapping(value="/test")
	public String printHello(Integer id) {
     
        if(Objects.isNull(id) || id < 0) {
     
            return null;
        }
	
        // 处理对应逻辑
	}
}

缓存雪崩

含义：

缓存雪崩指的是在同一个时间点，缓存中的大批量数据过期，并且还都是热点数据，导致同一时间并发压力都打到了数据库中，导致数据库压力骤增，甚至宕机。有的人就会问了，这和缓存击穿不是一个意思吗？缓存击穿指的是并发查询某条热点key数据，缓存雪崩指的是大批量。出现场景之一是在某些核心页面，该页面的内容都放入了缓存，并且都设置了同样的缓存时间。

解决方案：

1、最简单的就是设置热点数据不过期，但要结合对应业务场景来看。

2、在给每个热点key设置过期时间时，加上一个随机值，使得热点数据离散开来，不会同一时间大批量过期。

3、使用缓存击穿场景讲到的互斥锁、分布式锁。

愿每个人都能带着怀疑的态度去阅读文章并探究其中原理。

道阻且长，往事作序，来日为章。

期待我们下一次相遇！