缓存穿透、缓存击穿，缓存雪崩

最新推荐文章于 2025-03-20 10:15:04 发布

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文章标签： redis

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yaml4/article/details/138175756

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缓存穿透、缓存击穿，缓存雪崩

缓存穿透

什么是缓存穿透？

缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 是不合理的，根本不存在于缓存中，也不存在于数据库中 。这就导致这些请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

缓存穿透

举个例子：某个黑客故意制造一些非法的 key 发起大量请求，导致大量请求落到数据库，结果数据库上也没有查到对应的数据。也就是说这些请求最终都落到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力。

有哪些解决办法？

最基本的就是首先做好参数校验，一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端。比如查询的数据库 id 不能小于 0、传入的邮箱格式不对的时候直接返回错误消息给客户端等等。

1）缓存无效 key

如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 Redis 中去并设置过期时间，具体命令如下：SET key value EX 10086 。这种方式可以解决请求的 key 变化不频繁的情况，如果黑客恶意攻击，每次构建不同的请求 key，会导致 Redis 中缓存大量无效的 key 。很明显，这种方案并不能从根本上解决此问题。如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。

另外，这里多说一嘴，一般情况下我们是这样设计 key 的：表名:列名:主键名:主键值 。

如果用 Java 代码展示的话，差不多是下面这样的：

public Object getObjectInclNullById(Integer id) {
    // 从缓存中获取数据
    Object cacheValue = cache.get(id);
    // 缓存为空
    if (cacheValue == null) {
        // 从数据库中获取
        Object storageValue = storage.get(key);
        // 缓存空对象
        cache.set(key, storageValue);
        // 如果存储数据为空，需要设置一个过期时间(300秒)
        if (storageValue == null) {
            // 必须设置过期时间，否则有被攻击的风险
            cache.expire(key, 60 * 5);
        }
        return storageValue;
    }
    return cacheValue;
}

2）布隆过滤器

布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在于海量数据中。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的 List、Map、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。

Bloom Filter 的简单原理示意图

Bloom Filter 会使用一个较大的 bit 数组来保存所有的数据，数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1（代表 false 或者 true），这也是 Bloom Filter 节省内存的核心所在。这样来算的话，申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 KB ≈ 122KB 的空间。

位数组

具体是这样做的：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。

加入布隆过滤器之后的缓存处理流程图如下。

加入布隆过滤器之后的缓存处理流程图

更多关于布隆过滤器的详细介绍可以看看我的这篇原创：不了解布隆过滤器？一文给你整的明明白白！，强烈推荐。

3）接口限流

根据用户或者 IP 对接口进行限流，对于异常频繁的访问行为，还可以采取黑名单机制，例如将异常 IP 列入黑名单。

后面提到的缓存击穿和雪崩都可以配合接口限流来解决，毕竟这些问题的关键都是有很多请求落到了数据库上造成数据库压力过大。

限流的具体方案可以参考这篇文章：服务限流详解。

缓存击穿

什么是缓存击穿？

缓存击穿中，请求的 key 对应的是 热点数据 ，该数据 存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期） 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

缓存击穿

举个例子：秒杀进行过程中，缓存中的某个秒杀商品的数据突然过期，这就导致瞬时大量对该商品的请求直接落到数据库上，对数据库造成了巨大的压力。

有哪些解决办法？

永不过期（不推荐）：设置热点数据永不过期或者过期时间比较长。
提前预热（推荐）：针对热点数据提前预热，将其存入缓存中并设置合理的过期时间比如秒杀场景下的数据在秒杀结束之前不过期。
加锁（看情况）：在缓存失效后，通过设置互斥锁确保只有一个请求去查询数据库并更新缓存。

缓存穿透和缓存击穿有什么区别？

缓存穿透中，请求的 key 既不存在于缓存中，也不存在于数据库中。

缓存击穿中，请求的 key 对应的是 热点数据 ，该数据 存在于数据库中，但不存在于缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期） 。

缓存雪崩

什么是缓存雪崩？

我发现缓存雪崩这名字起的有点意思，哈哈。

实际上，缓存雪崩描述的就是这样一个简单的场景：缓存在同一时间大面积的失效，导致大量的请求都直接落到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力。 这就好比雪崩一样，摧枯拉朽之势，数据库的压力可想而知，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

另外，缓存服务宕机也会导致缓存雪崩现象，导致所有的请求都落到了数据库上。

缓存雪崩

举个例子：数据库中的大量数据在同一时间过期，这个时候突然有大量的请求需要访问这些过期的数据。这就导致大量的请求直接落到数据库上，对数据库造成了巨大的压力。

有哪些解决办法？

针对 Redis 服务不可用的情况：

Redis 集群：采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。Redis Cluster 和 Redis Sentinel 是两种最常用的 Redis 集群实现方案，详细介绍可以参考：Redis 集群详解(付费)。
多级缓存：设置多级缓存，例如本地缓存+Redis 缓存的二级缓存组合，当 Redis 缓存出现问题时，还可以从本地缓存中获取到部分数据。

针对大量缓存同时失效的情况：