一次性说明白Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

一、缓存穿透

1.1 什么是缓存穿透？

缓存穿透（Cache Penetration）：指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有数据，所以这个查询请求会直接穿过缓存层，到达数据库层，造成了数据库的压力。攻击者可以通过构造恶意请求，使得缓存层无法命中任何数据，从而导致请求直接访问数据库，从而引起数据库压力过大。如红色线条流程。

1.2 解决方案

（1）业务层校验

　　用户发过来的请求，根据请求参数进行校验，对于明显错误的参数，直接拦截返回。

　　比如，请求参数为主键自增id，那么对于请求小于0的id参数，明显不符合，可以直接返回错误请求。

（2）缓存空对象

简单的来说，就是请求之后，发现数据不存在，就将 null 值打入Redis中，并设置短暂过期时间。
 
优点：实现简单，维护方便
缺点：额外的内存消耗
           可能造成短期的不一致

思路分析：
        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数据库了。

（3）设置布隆过滤器

在客户端与Redis之间加了一个布隆过滤器，对请求进行过滤。 

布隆过滤器的大致原理：布隆过滤器中存放二进制位。
        数据库的数据通过hash算法计算其hash值并存放到布隆过滤器中之后判断数据是否存在的时候，就是判断该hash值是0还是1。
         但是这是一种概率上的统计，当其判断不存在的时候就一定是不存在；当其判断存在的时候就不一定存在。所以有一定的穿透风险

优点：内存占用较少，没有多余 key
缺点：实现复杂 存在误判可能

综上所述：我们可以三种方案一起用，这样子最为保险。据统计使用布隆过滤器一般可以避免90%的无效请求。

二、缓存击穿

1.1 什么是缓存击穿？

缓存击穿：Redis中一个热点key在失效的同时，大量(多个线程)的请求过来，从而会全部到达数据库，压垮数据库。

假设此时该热点key的TTL时间到（失效了），则查询缓存未命中，会继续查询数据库，并进行缓存重建工作。但是由于查询SQL逻辑比较复杂、重建缓存的时间较久，并且该key又是热点key，短时间内有大量的线程对其进行访问，所以请求会直接 “打到” 数据库中，数据库就有可能崩掉！

1.2 缓存击穿解决方案（2种） 

（1）互斥锁

简单的来说:
          并不是所有的线程都有 “ 资格 ” 去访问数据库，只有持有锁的线程才可以对其进行操作。
不过该操作有一个很明显的问题，就是会出现相互等待的情况。

 

 （2）逻辑过期

不设置TTL
         之前所说导致缓存击穿的原因就是该key的TTL到期了，所以我们在这就不设置TTL了，
而是使用一个字段,例如：expire表示过期时间（逻辑上的）。当我们想让它 “ 过期 ” 的时候，
我们可以直接手动将其删除（热点key，即只是在一段时间内，其被访问的频次很高）。
 
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，返回的都是脏数据。

 

 1.3.  互斥锁与逻辑过期的对比分析 

	优点	缺点
互斥锁	1、没有额外得内存开销 2、保证一致性 3、实现简单	1、线程需要等待，性能受影响 2、可能有死锁得风险
逻辑过期	1、线程无需等待，性能较好	1、不保证一致性 2、有额外内存消耗 3、实现复杂

 核心思路：
         相较于原来从缓存中查询不到数据后直接查询数据库而言，现在的方案是 进行查询之后，
如果从缓存没有查询到数据，则进行互斥锁的获取，获取互斥锁后，判断是否获得到了锁，如果没有得到，
则休眠，过一会再进行尝试，直到获取到锁为止，才能进行查询
 
         如果获取到了锁的线程，再去进行查询，查询后将数据写入 redis，再释放锁，返回数据，
利用互斥锁就能保证只有一个线程去执行操作数据库的逻辑，防止缓存击穿。

三、缓存雪崩

 

1.1  什么是缓存雪崩？

        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。

缓存击穿是部分key过期导致的严重后果，而缓存雪崩则是因为大量的key同时过期所导致的问题

 

1.2 缓存雪崩解决方案（4种） 

（1）给不同的Key的TTL添加随机值（推荐）
        操作简单，当我们在做缓存预热的时候，就有可能在同一时间批量插入大量的数据，
那么如果它们的TTL都一样的话就可能出现大量key同时过期的情况！！！
所以我们需要在设置过期时间TTL的时候，定义一个范围，追加该范围内的一个随机数。
 
（2）利用Redis集群提高服务的可用性
        使用集群提高可靠性
 
（3）给缓存业务添加降级限流策略
        微服务的知识
 
（4）给业务添加多级缓存  
        请求到达浏览器，nginx可以做缓存，未命中找Redis，再未命中找JVM，最后到数据库......