Redis缓存击穿、缓存雪崩、缓存穿透，缓存一致性问题

一、缓存击穿

缓存击穿是指：某一热点 key 在缓存和数据库中都存在，它过期时，这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到，又同时去数据库去读，压垮数据库

解决方法

1. 热点数据不过期

2. 对 【 查询缓存没有，查询数据库，结果放入缓存 】 这三步进行加锁，这时只有一个客户端能获得锁，其它客户端会被阻塞，等锁释放开，缓存已有了数据，其它客户端就不必访问数据库了。但会影响吞吐量（有损方案）

 

二、缓存雪崩 

情况1：由于大量 key 设置了相同的过期时间（数据在缓存和数据库都存在），一旦到达过期时间点，这些 key 集体失效，造成访问这些 key 的请求全部进入数据库。

给某个 key 加锁能解决雪崩吗？

解决方法：

1. 错开过期时间：在过期时间上加上随机值（比如 1~5 分钟）

2. 服务降级：暂停非核心数据查询缓存，返回预定义信息（错误页面，空值等）

情况2：Redis 实例宕机，大量请求进入数据库

解决方法：

1. 事前预防：搭建高可用集群

2. 多级缓存：缺点是实现复杂度高

3. 熔断：通过监控一旦雪崩出现，暂停缓存访问待实例恢复，返回预定义信息（有损方案）

4. 限流：通过监控一旦发现数据库访问量超过阈值，限制访问数据库的请求数（有损方案）

三、缓存穿透

缓存穿透是指：如果一个 key 在缓存和数据库都不存在，那么访问这个 key 每次都会进入数据库

        很可能被恶意请求利用

        缓存雪崩与缓存击穿都是数据库中有，但缓存暂时缺失

        缓存雪崩与缓存击穿都能自然恢复，但缓存穿透则不能

解决方法：

1.如果数据库没有，也将此不存在的 key 关联 null 值放入缓存，缺点是这样的 key 没有任何业务作用，白占空间

2.布隆过滤器

        ①过滤器可以用来判定 key 不存在，发现这些不存在的 key，把它们过滤掉就好

        ②需要将所有的 key 都预先加载至布隆过滤器

        ③布隆过滤器不能删除，因此查询删除的数据一定会发生穿透

四、缓存一致性问题

何为旁路缓存（Cache Aside），它是一种使用缓存的策略

查询时的规则

先读缓存

如果命中，直接返回

如果缺失，查 DB 并将结果放入缓存，再返回

增、删、改的规则

新增数据，直接存 DB

修改、删除数据， 先 更新 DB ， 再 删缓存

为什么要先操作库，再操作缓存？

假设操作库和缓存均能成功，仍会出现数据库与缓存不一致的情况

分析1 – 先清缓存，再更新库

有问题

分析2 – 先更新库，再清缓存

 会有短暂不一致，但最终会一致

 

分析3 – 先更新库，再清缓存

 假设查询线程 A 查询数据时恰好缓存数据由于时间到期失效，或是第一次查询，但这种几率出现机会很小

分析4 – 用锁解决