解析Redis缓存穿透、击穿和雪崩问题及解决方案

在分布式系统中，缓存是提高性能和减轻数据库负载的常见手段之一，然而，Redis缓存中存在一些常见的问题，包括缓存穿透、击穿和雪崩。

缓存穿透问题

 缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库，导致数据库负载过高。攻击者可以通过恶意构造请求，频繁访问不存在的数据，从而使系统受到压力。

常见的解决方案有两种：

缓存空对象：当查询数据库返回为空时，将空结果缓存一段时间，下次查询同样的数据时直接返回缓存中的空结果。

布隆过滤器：使用布隆过滤器可以快速判断请求的数据是否存在于缓存中，如果不存在，则直接返回，避免对数据库的无效查询。

缓存空对象思路分析：

当我们客户端访问不存在的数据时，先请求redis，但是此时redis中没有数据，此时会访问到数据库，但是数据库中也没有数据，这个数据穿透了缓存，直击数据库，我们都知道数据库能够承载的并发不如redis这么高，如果大量的请求同时过来访问这种不存在的数据，这些请求就都会访问到数据库，简单的解决方案就是哪怕这个数据在数据库中也不存在，我们也把这个数据存入到redis中去，这样，下次用户过来访问这个不存在的数据，那么在redis中也能找到这个数据就不会进入到缓存了

优点：实现简单，维护方便

缺点：占用额外内存空间、缓存一致性问题（缓存与数据库的数据不一致）

布隆过滤器分析：

布隆过滤器其实采用的是哈希思想来解决这个问题，通过一个庞大的二进制数组，走哈希思想去判断当前这个要查询的这个数据是否存在，如果布隆过滤器判断存在，则放行，这个请求会去访问Redis，哪怕此时Redis中的数据过期了，但是数据库中一定存在这个数据，在数据库中查询出来这个数据后，再将其放入到Redis中，假设布隆过滤器判断这个数据不存在，则直接返回。

优点：内存占用较少，节约内存空间

缺点：实现复杂并且存在误判，误判原因是布隆过滤器走的是哈希思想，只要哈希思想，就可能存在哈希冲突。

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缓存击穿问题

缓存击穿是指当一个热点数据过期（热点Key）或被删除了，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，大量请求同时涌入，导致数据库负载激增。这种情况下，缓存无法发挥作用，直接访问数据库可能会导致系统崩溃。

解决方案：

1. 设置热点数据过期时间（或者永不过期）：对于一些热点数据，可以将其设置为永不过期，确保即使缓存失效，仍能从数据库中加载数据并重新设置缓存。

2. 加互斥锁并更新缓存：在缓存失效的瞬间，通过加锁的方式只允许一个请求访问数据库，并将查询结果更新到缓存中，其他请求等待缓存刷新。

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缓存雪崩问题

缓存雪崩是指在缓存中大量的数据同时过期（key失效）或者Redis服务宕机，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库负载过高。这种情况下，系统可能会发生故障或崩溃。

解决方案：

1. 设置缓存过期时间随机性：将缓存的过期时间设置为一个随机值，避免大量数据同时过期。

2. 使用多级缓存架构：引入多级缓存，例如本地缓存和分布式缓存，减少缓存失效的风险。

3. 缓存预热：在系统低峰期，提前加载热点数据到缓存中，避免大量请求同时访问数据库。

4. 给缓存业务添加降级限流策略