redis之缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

一、前言

        缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩这三个缓存数据库的异常，都和请求直接访问到持久化层的数据库有关，但是原因不一样

• 缓存穿透：因为缓存查询不到数据，去持久化层数据库查询，持久化层数据库中也查询不到。是因为对应的key本来就没有值。
• 缓存击穿：因为缓存查询不到数据，去持久化层数据库查询，持久化层能够查询到数据。是因为缓存数据库中热门的key突然过期，大量查询请求直接去查询持久化数据库。
• 缓存雪崩：因为缓存查询不到数据，去持久化层数据库查询，持久化层能够查询到数据。是因为缓存中大量数据集中过期、缓存服务器突然宕机，大量请求直接查询持久化数据库。

二、应对方案

2.1 缓存穿透

2.1.1 缓存空对象

        将持久化层数据库中返回的空对象，也进行缓存，并设置过期时间。

        这种方案一定程度上减轻了持久化层数据库的压力，但是也有很多问题，如下：

• 需要消耗部分空间来存储空对象
• 会造成查询数据和真实数据不一致的情况，比如在缓存中空值过期时间之前，持久化层数据库中对应key值修改，就会是的缓存和数据库中数据不一致。

2.1.2 布隆过滤器

        布隆过滤器可以理解成一个set，里面存储了缓存中所有的key，在查询之前可以使用contain方法来判断要查询的值是否存在。对应contain方法，在判断不存在是准确的，在判断存在是不准确的，但是这种不准确是可以接受的，这样不仅节约了存储空值的空间，也减少了大部分没有命中的查询请求。

2.2 缓存击穿

2.2.1 设置热点数据永不过期

        设置热点数据永不过期，就不会出现热点数据失效问题。

2.2.2 加互斥锁

        使用分布式锁，使得每个key只有一个线程去查询持久化端的数据库。

2.3 缓存雪崩

2.3.1 redis集群

        部署redis集群，实现redis的高可用。

2.3.2 限流降级

        缓存失效后，通过加锁或者队列来控制数据库写到缓存的线程数量，比如对于某个key只允许一条线程查询和写缓存，其他线程等待。

2.3.3 数据预热

        在部署时，将可能的数据加载到redis，并对不同的key设置不同的过期时间，尽量让缓存失效的时间点分布均匀。