redis缓存穿透和雪崩以及解决方案的应用场景

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一、缓存穿透是什么？

缓存穿透是指在使用缓存的系统中，大量的请求查询一个不存在于缓存中、也不存在于数据库中的数据，导致这些请求都穿透到数据库，从而增加了数据库的负担。

缓存穿透通常是由于攻击或者业务逻辑出现问题导致的。攻击者可能会故意请求不存在的数据，以观察系统的行为或者造成系统压力。业务逻辑问题可能是由于代码缺陷或者数据异常导致。

1.缓存穿透的特点

缓存穿透是一种在使用缓存的系统中发生的问题，其主要特点包括：

1. 大量无效请求： 缓存穿透通常导致大量的请求查询不存在于缓存中、也不存在于数据库中的数据。这些请求对于系统来说是无效的，因为无论如何都无法命中缓存。

2. 频繁查询数据库： 由于缓存中不存在所需数据，每个无效请求都会导致系统频繁查询数据库。这增加了数据库的负担，可能导致数据库性能下降。

3. 无法命中缓存： 缓存穿透的核心问题是大量请求无法命中缓存，因为查询的数据根本不存在。这导致了缓存层的失效，无法提供应有的性能优势。

4. 可能导致数据库压力激增： 缓存穿透会导致数据库频繁地处理大量查询请求，可能引发数据库压力激增，甚至影响整个系统的正常运行。

5. 潜在的安全风险： 如果攻击者有意地发起大量查询不存在的数据的请求，可以利用缓存穿透攻击系统，观察系统行为、产生大量无效请求，可能引发拒绝服务（DoS）攻击。

缓存穿透的特点使得系统容易受到攻击或因为大量无效请求而浪费资源。因此，缓存穿透问题需要得到有效的缓解和防范。

2.缓存穿透的解决方案及应用场景

缓存穿透解决方案：

1. 布隆过滤器（Bloom Filter）：

   • 原理： 使用一个二进制向量和多个哈希函数，可以快速判断一个元素是否可能存在于集合中。
   • 应用场景： 在查询缓存之前，使用布隆过滤器过滤掉可能不存在于数据库中的请求。

2. 缓存空对象（Null Object Caching）：

   • 原理： 当数据库中查询的数据为空时，将空结果也缓存起来，并设置较短的过期时间。
   • 应用场景： 针对查询结果为空的情况，将空结果缓存，避免无效查询对数据库的频繁访问。

3. 热点数据预热：

   • 原理： 在系统启动时，将热点数据提前加载到缓存中，确保这些数据已经在缓存中存在。
   • 应用场景： 针对系统中的热点数据，预先加载到缓存，减少对数据库的频繁查询。

4. 使用互斥锁（Mutex Locking）：

   • 原理： 当一个请求查询数据库时，使用互斥锁阻塞其他相同请求，直到第一个请求查询数据库完成。
   • 应用场景： 避免大量相同的请求同时穿透到数据库，减轻数据库压力。

5. 限制请求频率：

   • 原理： 对请求进行频率限制，当请求频率过高时，进行拒绝服务或者延迟处理。
   • 应用场景： 针对请求频率过高的情况，限制请求，防止缓存穿透。

使用场景：

1. 高并发系统：

   • 在高并发系统中，由于请求量较大，缓存穿透的风险也相对较高。使用布隆过滤器和限制请求频率等方式可以有效防范缓存穿透问题。

2. 数据分布不均匀的系统：

   • 当系统中存在热点数据和非常规数据分布不均匀的情况时，采用热点数据预热和布隆过滤器等手段可以提高缓存命中率，减轻缓存穿透。

3. 对查询结果为空的系统：

   • 针对查询结果可能为空的系统，采用缓存空对象的方式可以避免频繁查询数据库，提高系统性能。

4. 对攻击防范要求较高的系统：

   • 如果系统对缓存穿透的攻击防范要求较高，使用布隆过滤器等方式能够有效阻止攻击者故意查询不存在的数据。

5. 需要实时性的系统：

   • 在对实时性要求较高的系统中，可以选择使用布隆过滤器、限制请求频率等方式，确保系统能够在短时间内快速响应。

在实际应用中，具体选择哪种解决方案和使用场景取决于系统的特性、业务需求以及系统对性能和安全性的要求。通常，可以根据具体情况综合使用不同的解决方案，以达到更好的效果。

二、缓存雪崩是什么？

缓存雪崩是指在缓存中大量的缓存数据在同一时间失效或者清空，导致大量的请求直接打到底层存储系统（通常是数据库），从而产生短时间内的剧烈访问压力，可能导致存储系统崩溃。

1.缓存雪崩的特点

缓存雪崩是一种缓存系统在同一时间大规模失效，导致大量请求直接落到底层存储系统上的现象。以下是缓存雪崩的主要特点：

1. 大规模失效： 缓存雪崩通常是由于大量缓存数据在同一时间点失效或清空，导致缓存系统无法有效地提供服务。

2. 高并发访问： 由于缓存数据同时失效，大量请求直接打到底层存储系统上，产生了高并发的访问压力。

3. 瞬时请求激增： 缓存雪崩会在短时间内形成突发的请求高峰，可能导致底层存储系统瞬时的不可用。

4. 系统压力骤增： 缓存雪崩事件发生时，底层存储系统会承受突然增加的请求负荷，可能导致系统性能下降或崩溃。

5. 可能引发级联故障： 缓存雪崩可能引发其他相关组件或服务的故障，形成级联效应，对整个系统造成更大的影响。

6. 难以预测的时间点： 缓存雪崩的发生通常是由于缓存数据失效的时间点难以预测，使得系统在失效发生时无法提前做好充分的准备。

理解了这些特点有助于预防和处理缓存雪崩问题。采取合适的策略，如设置不同的过期时间、使用多级缓存、预热缓存等，能够有效降低缓存雪崩风险，提高系统的稳定性和性能。

2.缓存雪崩的解决方案及应用场景

缓存雪崩的解决方案：

1. 不同的过期时间：

   • 为缓存数据设置不同的过期时间，避免在同一时间点大规模失效。

2. 随机过期时间：

   • 在缓存的原有过期时间基础上，添加一个随机的时间，分散缓存的过期时间，减少同一时间点失效的概率。

3. 持久化缓存：

   • 对于重要的数据，可以考虑将其持久化存储，即使缓存失效，也可以从持久化的数据中恢复。

4. 热点数据永不过期：

   • 对于一些热点数据，设置其永不过期，确保在缓存失效时，至少有一部分热点数据仍然可用。

5. 限流和降级：

   • 在缓存失效时，可以通过限制请求的并发数或者进行服务降级，减缓访问压力，保护底层存储系统。

6. 使用多级缓存：

   • 使用多级缓存体系，如本地缓存、分布式缓存，避免所有缓存同时失效。

7. 预热缓存：

   • 在系统启动或者低峰期，对缓存进行预热，提前加载热点数据，降低冷启动时的缓存雪崩风险。

8. 缓存数据依赖关系处理：

   • 如果缓存中的多个数据之间存在依赖关系，合理设计和处理这些依赖关系，防止一个缓存失效引发其他数据的失效。

应用场景：

1. 电商系统：

   • 在促销或者特定时间点，商品信息的访问量可能会激增，采用随机过期时间、热点数据永不过期等策略可以降低缓存雪崩的风险。

2. 社交平台：

   • 在特定事件、热点话题等情况下，用户信息的访问量可能大幅上升，采用不同的过期时间和预热缓存可以减缓缓存雪崩。

3. 金融系统：

   • 在一些重要的交易日或者特殊事件发生时，账户余额、交易记录等数据的访问量可能激增，采用持久化缓存和限流降级等手段可以应对雪崩。

4. 新闻媒体网站：

   • 在热点新闻爆发时，新闻内容的访问量可能会激增，合理设置缓存过期时间和使用多级缓存可以应对雪崩。

5. 在线游戏：

   • 在游戏活动或者新版本发布时，用户角色信息、游戏道具等数据的访问量可能剧增，采用预热缓存和限流降级等策略可以降低雪崩风险。

在不同的应用场景中，可以根据实际需求和业务特点选择合适的缓存雪崩解决方案，以确保系统能够在高并发时保持稳定性和可用性。

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总结

缓存好比电脑的快速备忘录，能迅速提供所需信息。但有两个麻烦：缓存穿透是请求的信息在缓存和数据库都找不到，导致系统超忙；缓存雪崩就像突然的大雪，所有请求一下子涌向数据库，让系统不堪重负。为了避免这些问题，我们可以采取一些小巧妙，比如使用布隆过滤器拦截无效请求、设置不同的缓存过期时间、提前加载重要数据。这些方法就像是提前在雪来临前做好防护，保护系统免受压力。