今日分享 redis缓存

1、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

前台向后台请求数据，后台先从缓存中取到数据，如果取不到时，从数据库查询，如果数据库取到则更新到缓存并返回结果，如果数据库未找到，那直接返回空结果。

- 缓存穿透：

查询数据时候，缓存中和数据库均没有。但是用户不断的发起请求（此时可能是恶意攻击），攻击会导致数据库压力过大，甚至dawn机
解决方案：

• 1、增加接口校验，如用户鉴权校验，id做基础校验将异常的请求直接拦截

• 2、从缓存中取数据，在数据库中也没有取到，这时候将键值对的value值设置成null并可以设置短时间的有效期限，防止用户用同一个id进行暴力攻击

• 3、布隆过滤器（中间件）hashMap+bit数组（因为redis支持get 、set bit方法）在缓存之前再加一层布隆过滤器，在查询的时候先去布隆过滤器查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再走查缓存和数据库。

• <可参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43263751>

缓存击穿：
是指缓存中没有但是数据库中存在的数据，这时候由于并发用户特别多，同时缓存没有读到数据，用户请求一下同时去数据库取数据，引起DB瞬时压力过大
解决方案：

• 1、设置热点数据永不过期

• 2、加互斥锁：
  多个线程同时去查询数据库的这条数据时，我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它，其他线程走到这一步拿不到锁就等着，等第一个线程查询到了数据，然后做缓存。后面的线程进来了，就可以直接走缓存了。
  
  缓存雪崩
  ​ 缓存雪崩的情况是，在某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，比如你的缓存服务宕机了，会有大量的请求进来直接打到DB上。结果就是DB撑不住宕机了

• 1、事前，使用集群缓存，保证缓存服务的高可用 ​ 这种方案是在发生雪崩前对缓存集群实现高可用，如果是使用Redis，可以使用主从+哨兵或者Redis Cluster来避免Redis全盘崩溃的情况。

• 2、事中：ehcache本地缓存 + Hystrix限流&降级，避免数据库被打死 ​
  使用ehcache本地缓存的目的也是考虑在Redis、Cluster完全不可用的时候，ehcache本地缓存可以支撑一阵。 ​
  使用Hystrix进行限流&降级，例如一秒来了3000个请求，我们可以设置只能有一秒1000个请求能通过这个组件，那么其他剩余的2000请求就会走限流逻辑。然后去调用我们自己开发的降级组件，比如设置一些默认值之类的，以此来保护数据库不会被大量的请求给打死。

• 3、事后：开启Redis持久化机制，尽快恢复缓存集群 ​ 一旦重启，就能从磁盘上自动加载数据恢复内存中的数据。

解决热点数据集中失效问题
什么是热点数据集中失效？

​ 我们在设置缓存的时候，一般会给缓存设置一个失效时间，过了这个时间，缓存就失效。对于一些热点的数据来说，当缓存失效以后会存在大量的请求过来，然后打到数据库中去，从而可能导致数据库崩溃的情况。

解决方案

• 1、设置不同的过期时间 ​
  为了避免这些热点数据集中失效，那么我们在设置缓存过期时间的时候，尽量让他们失效的时间错开。例如在一个基础的时间上加上或减去一个范围内的随机值。
• 2、互斥锁 ​ 结合上面击穿的情况，在第一个请求去查询数据库的时候加一个互斥锁，其余的查询都会被阻塞住，知道锁释放，从而保护数据库。
  ​ 但是因为它会阻塞其他线程，此时系统吞吐量会下降，需要结合实际的业务去考虑是否要这么做。

主从复制、哨兵机制：一个主节点（master）可拥有多个从节点（slave），从节点实现对主节点的复制，保证数据同步。而哨兵（sentinel）则对各节点进行监控，主要包括主节点存活检测、主从运行情况检测等，一旦主节点宕机，哨兵可自动进行故障转移 （failover）、主从切换。