【每日一题】缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及解决方案

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

当下ChatGPT很火，让人心痒痒想试一试好不好用，因此我就试着借它写一篇文章，但是试了几次最终还是没有生成想要的结果，基本上每次都是缓存击穿写了点之后也就没了，也不知道是网络问题还是怎么了。不过本文最终还是由ChatGPT主导生成的文章，我只是做个简单的修饰。

好了，接下来言归正传。

缓存是许多现代Web应用程序的重要组成部分，因为它可以大大提高系统的性能和可靠性。然而，缓存也存在一些潜在的问题，如缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，这些问题可能导致系统性能下降甚至宕机。因此，对这些问题的理解和解决方案非常重要。面试也会经常问到缓存相关知识，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩基本也是必问的问题之一。但是我一个QPS不到10系统，问我这些问题，真的让我很为难。。

缓存穿透

缓存穿透(Cache Penetration) 是指大量的无效请求直接到达后端数据库，因为缓存中不存在该数据的缓存。这种情况下，大量的请求将直接影响到数据库的性能，并可能导致数据库崩溃。

解决方案：

1. 设置布隆过滤器(Bloom Filter) ：使用布隆过滤器可以快速识别无效数据，从而避免直接请求数据库。

   简单介绍一下布隆过滤器：

   布隆过滤器（Bloom Filter） 是一种基于哈希的快速、高效的数据结构，可以用于判断一个元素是否可能属于某个集合，它可以在极小的空间开销下，实现近似快速查询，但存在一定的误判率。

   布隆过滤器的核心思想是：如果一个元素不在集合中，那么它对应的每一个位都不会被置为1，因此查询时只需要检查这些位是否都为1即可确定该元素不在集合中。而如果一个元素在集合中，那么它对应的位可能被其他元素所置为1，因此查询时只能判断该元素可能在集合中，但不能确定其一定在集合中。

2. 设置空值缓存：当请求的数据不存在时，可以将一个空值缓存到缓存中，避免重复请求数据库。

3. 黑名单机制：对于请求失败次数进行记录，超过一定次数后，将该数据加入黑名单，以后不再请求该数据。

缓存击穿

缓存击穿(Cache Breakdown) 是指在一个热点数据的缓存过期时，大量的请求同时命中数据库，导致数据库压力过大。

解决方案：

1. 加锁：在缓存数据过期时可以使用锁机制，避免多个请求同时命中数据库。

2. 缓存预热：在缓存数据过期前，可以使用缓存预热的方法将数据提前加载到缓存中，从而避免缓存数据过期时大量请求数据库。

3. 热点数据不过期：热点数据过期时间设置为不过期，后台定时去异步刷新缓存。

缓存雪崩

缓存雪崩(Cache Avalanche) 是一种常见的缓存问题，发生在大量缓存数据同时过期时。当大量请求同时命中数据库，数据库压力过大，导致数据库宕机或性能严重下降。

解决方案：

1. 缓存失效随机化：通过随机化缓存数据的失效时间，可以避免所有数据同时过期，从而避免缓存雪崩的问题。

2. 动态调整缓存失效时间：通过动态调整缓存数据的失效时间，可以根据实际情况调整缓存数据的失效时间，从而避免缓存雪崩的问题。

3. 缓存预热：在缓存数据过期前，可以使用缓存预热的方法将数据提前加载到缓存中，从而避免缓存数据过期时大量请求数据库。

4. 设置缓存容错：在缓存系统中设置容错机制，在缓存数据过期时可以使用备用数据源，从而避免数据库宕机。

5. 缓存集群：使用缓存集群可以将缓存负载分散到多台机器上，从而避免缓存雪崩的问题

总结

最后对缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩做一个总结：

	缓存穿透	缓存击穿	缓存雪崩
原因	大量的无效请求直接到达后端数据库	一个热点数据的缓存过期时，大量的请求同时命中数据库	大量缓存数据同时过期时。当大量请求同时命中数据库
解决方案	设置布隆过滤器、设置空值缓存、黑名单机制	加锁、缓存预热、热点数据不过期	缓存失效随机化、动态调整缓存失效时间、缓存预热、设置缓存容错、缓存集群