Redis中的缓存穿透、雪崩、击穿的原因以及解决方案-优快云博客

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一. 概述

缓存穿透：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，这些请求都会访问数据库。导致DB的压力瞬间变大而卡死或者宕机。

缓存雪崩：是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

缓存击穿：Redis中的某个热点key过期，但是此时有大量的用户访问该过期key。

二.缓存穿透

1.产生原因：

请求不存在的数据： 当用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在时，每次请求都要到数据库查询，然后返回空结果。
恶意攻击： 攻击者故意请求不存在的数据，导致数据库压力增大。

2.解决方法：

布隆过滤器： 在查询数据库之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在，如果不存在，则直接返回。

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

这种方式优点在于节约内存空间，存在误判，误判原因在于：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

缓存空结果： 对于查询结果为空的操作，可以将空结果缓存起来，这样相同的请求就会直接命中缓存。

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

设置过期时间： 对于空结果的缓存设置一个较短的过期时间，避免长时间占用缓存空间。

三.缓存雪崩

1.产生原因：

缓存同时失效： 当大量缓存在同一时间过期，导致大量请求同时到达数据库，造成数据库压力突增。
缓存服务不可用： 缓存服务宕机，导致所有请求都直接访问数据库。

2.解决方法：

缓存数据分级： 将缓存数据分级，不同级别的数据设置不同的过期时间，避免同时过期。
高可用架构： 使用分布式缓存系统，如Redis集群，提高缓存服务的可用性。
限流降级： 在数据库层面进行限流，避免数据库被压垮；同时提供降级方案，如返回默认值或错误信息。

四.缓存击穿

1..产生原因：

缓存击穿问题也叫热点Key问题，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，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

2.解决方法：

互斥锁： 对于热点数据的查询操作，在缓存中设置互斥锁，确保同一时间只有一个请求能查询数据库并回写缓存。
永不过期： 对于热点数据，可以设置缓存永不过期，或者设置一个很长的过期时间。
预热缓存： 在应用启动时，预先加载热点数据到缓存中。

2.1互斥锁

因为锁能实现互斥性。假设线程过来，只能一个人一个人的来访问数据库，从而避免对于数据库访问压力过大，但这也会影响查询的性能，因为此时会让查询的性能从并行变成了串行，我们可以采用tryLock方法 + double check来解决这样的问题。

假设现在线程1过来访问，他查询缓存没有命中，但是此时他获得到了锁的资源，那么线程1就会一个人去执行逻辑，假设现在线程2过来，线程2在执行过程中，并没有获得到锁，那么线程2就可以进行到休眠，直到线程1把锁释放后，线程2获得到锁，然后再来执行逻辑，此时就能够从缓存中拿到数据了。

2.2 逻辑过期

我们把过期时间设置在 redis的value中，注意：这个过期时间并不会直接作用于redis，而是我们后续通过逻辑去处理。假设线程1去查询缓存，然后从value中判断出来当前的数据已经过期了，此时线程1去获得互斥锁，那么其他线程会进行阻塞，获得了锁的线程他会开启一个线程去进行以前的重构数据的逻辑，直到新开的线程完成这个逻辑后，才释放锁，而线程1直接进行返回，假设现在线程3过来访问，由于线程线程2持有着锁，所以线程3无法获得锁，线程3也直接返回数据，只有等到新开的线程2把重建数据构建完后，其他线程才能走返回正确的数据。

这种方案巧妙在于，异步的构建缓存，缺点在于在构建完缓存之前，返回的都是旧数据。