Redis缓存常见问题——穿透、击穿、雪崩

Redis缓存常见问题——穿透、击穿、雪崩

Redis最常用来做缓存，它是基于内存来操作数据的，当数据量过大时难免会遇到一些缓存问题。这篇文章就来说一说Redis常见的缓存问题。

缓存穿透

我们说当发送请求来查询某个数据时，首先会从Redis缓存中查询，如果缓存中有就直接返回，如果没有请求才会到数据库中查询。而缓存穿透指的就是当访问一个redis缓存和数据库都不存在的key时，此时这个请求就会直接到数据库中查询，但是数据库中也查不到任何数据，而且也没有办法写缓存。这样情况缓存相当于没起作用，当请求量过大时，数据库很有可能会挂掉。

Redis缓存本来想起到一个“半路拦截”的作用，替数据库缓解一下压力，缓存穿透的发生，请求就当Redis缓存不存在，直接穿过了Redis缓存，缓存相当于拦了个寂寞，还是得有数据库来处理请求。

对于缓存穿透的问题，我们该如何解决？

1. 接口校验

   在调用接口时，可以在最外层先做一层校验，比如用户鉴权、数据合法性校验等等，提前过滤掉一些非法的接口请求。例如商品查询中，商品的ID是正整数，则可以直接对非正整数ID的请求直接过滤掉。

2. 缓存空值

   当访问缓存和数据库都没有的数据时，可以将一个空值写入缓存，并给这个空值设置较短的过期时间，防止这个无效值一直占有内存。

3. 布隆过滤器

   可以使用布隆过滤器存储所有可能访问的key，当用户请求过来，先判断用户发来的请求的key是否存在于布隆过滤器中，不存在的key直接被过滤掉，存在的key则进一步查询缓存和数据库。布隆过滤器相当于在Redis缓存前面又进行了一次拦截校验。

布隆过滤器特别使用在海量数据中进行查询，那它的实现原理到底是什么？实际上布隆过滤器在Redis中的数据结构就是一个大型的位数组+多个随机映射的哈希函数。

向布隆过滤器中添加key时，会使用多个hash函数计算这个key的hash值，并转换为数组中对应的索引值，然后对数组长度进行取模运算得到具体的存放位置，每一个hash函数都会计算出不同的位置，然后把数组中对应的位置置为1，就相当于完成添加操作。

当一个请求向布隆过滤器查询一个key是否存在时，跟添加操作一样，会把这个要查询的key通过hash函数计算出数组中对应的索引位置，看看数组中这个位置是否都为1，只要有一个位置为0，则说明布隆过滤器中不存在这个key。如果这几个位置都为1，并不能说明这个key一定存在，只是有非常大概率存在，因为这些位置为1很有可能是因为其它key存在所导致的。如果这个数组比较稀疏，那么布隆过滤器判断正确的概率还是很大的，如果说这个位数组比较密集，那么判断正确的概率就会降低。

布隆过滤器空间占用的大小，可能会影响到判断元素是否存在的精准度。

布隆过滤器有两个参数：

• 第一个参数是预计元素的数量n
• 第二个参数是错误率f。

布隆过滤器的空间占用计算公式根据这两个参数输入得到两个输出：

• 第一个输出是数组的长度l，也就是需要的存储空间大小(bit)
• 第二个输出是**hash函数的最佳数量k。**hash函数的数量也会直接影响到错误率，最佳的数量会有最低的错误率。

当实际元素超出预计元素时，错误率会上升

布隆过滤器可以过滤查询redis缓存的请求，防止redis发生缓存穿透。

缓存击穿

某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。

要区分开缓存穿透和缓存击穿，穿透更像是一把散弹枪，大量的请求瞄准不同的key进行“射击”。而击穿，更像是一把AK47冲着墙上一个点进行连续射击，缓存过期的那一瞬间，相当于墙上被打出一个洞，直接击穿了Redis这面墙，大量请求查询同一个key。

对于缓存击穿该如何解决？

1. 加互斥锁

   在并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，其它请求直接走缓存查询数据。

2. 热点数据设置不过期

   直接将缓存设置为不过期，然后由定时任务去异步加载数据，更新缓存。这种方式适用于比较极端的场景，例如流量特别特别大的场景。很有可能发生异常，缓存无法更新

缓存雪崩

大量的热点 key 设置了相同的过期时间，导致缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，甚至导致数据库被打挂。缓存雪崩其实有点像“升级版的缓存击穿”，缓存击穿是一个热点 key，缓存雪崩是一组热点 key。

对于缓存雪崩该如何解决？

1. 分散过期时间

   可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。

2. 热点数据不过期

   该方式和缓存击穿一样，也是要着重考虑刷新的时间间隔和数据异常如何处理的情况。

3. 加互斥锁

   该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。