Redis缓存雪崩和Redis缓存穿透

Ｒｅｄｉｓ简介

Redis是高性能的分布式内存数据库，对于内存数据库经常会出现下面几种情况，也经常会出现在Redis面试题中：缓存穿透、缓存雪崩。本篇分别介绍这些概念以及对应的解决方案。

１．Ｒｅｄｉｓ缓存穿透

当查询Redis中没有的数据时，该查询会下沉到数据库层，同时数据库层也没有该数据，当这种情况大量出现或被恶意攻击时，接口的访问全部透过Redis访问数据库，而数据库中也没有这些数据，我们称这种现象为"缓存穿透"。缓存穿透会穿透Redis的保护，提升底层数据库的负载压力，同时这类穿透查询没有数据返回也造成了网络和计算资源的浪费。
如图：

解决方案：

• （１） 在接口访问层对用户做校验，如接口传参、登陆状态、n秒内访问接口的次数；
• （２）利用布隆过滤器，将数据库层有的数据key存储在位数组中，以判断访问的key在底层数据库中是否存在；
  第一种解决方案很好理解，这里介绍一下第二种方案，在前一篇文章中我们介绍了Redis的布隆过滤器，我们知道布隆过滤器可以判断key一定不在集合内以及key极有可能在集合内。
  基于布隆过滤器，我们可以先将数据库中数据的key存储在布隆过滤器的位数组中，每次客户端查询数据时先访问Redis：
  如果Redis内不存在该数据，则通过布隆过滤器判断数据是否在底层数据库内；
• 如果布隆过滤器告诉我们该key在底层库内不存在，则直接返回null给客户端即可，避免了查询底层数据库的动作；
• 如果布隆过滤器告诉我们该key极有可能在底层数据库内存在，那么将查询下推到底层数据库即可；
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  布隆过滤器有误判率，虽然不能完全避免数据穿透的现象，但已经可以将99.99%的穿透查询给屏蔽在Redis层了，极大的降低了底层数据库的压力，减少了资源浪费。

缓存雪崩

缓存雪崩是缓存击穿的"大面积"版，缓存击穿是数据库缓存到Redis内的热点数据失效导致大量并发查询穿过redis直接击打到底层数据库，而缓存雪崩是指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增，我们称这种现象为"缓存雪崩"。事实上缓存雪崩相比于缓存击穿更容易发生，对于大多数公司来讲，同时超大并发量访问同一个过时key的场景的确太少见了，而大量key同时过期，大量用户访问这些key的几率相比缓存击穿来说明显更大。

解决方案：

（１）在可接受的时间范围内随机设置key的过期时间，分散key的过期时间，以防止大量的key在同一时刻过期；
（２）对于一定要在固定时间让key失效的场景(例如每日12点准时更新所有最新排名)，可以在固定的失效时间时在接口服务端设置随机延时，将请求的时间打散，让一部分查询先将数据缓存起来；
（３）延长热点key的过期时间或者设置永不过期，这一点和缓存击穿中的方案一样；