Redis 缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿 解决思考

我们一般用缓存可能会遇到这几个问题：

1. 数据不一致
2. 缓存雪崩
3. 缓存穿透
4. 缓存并发竞争

为了我们更好解决这些问题，首先我们了解一下概念：

缓存雪崩

问题：

缓存雪崩与缓存击穿不同，缓存雪崩带来的是多个key同时过期，或者redis服务不可用，导致所有的请求全部打到了DB层。

解决方案：

1、建立高可用的Redis集群，使用Cluster加主从的方式，避免单点故障还有全部slot都放到同一个实例上。

2、对于热点数据可以建立本地缓存，即使分布式缓存挂了，也有本地缓存进行兜底。

缓存穿透

问题：

缓存穿透，指的是查询一个不存在的数据，缓存不命中的情况下，DB层查询到的数据又为空，导致Cache层没写缓存。导致请求每次都打到DB层。

解决方案：

1、当查询为空的数据时，缓存的值可以保存一个特殊字符串，比如db_null之类的，并设置一定的过期时间。当下次查询value=db_null的时候，直接就返回空数据了。

        不足：缓存太多空值，占用更多空间。建议设置5分钟缓存

2、增加redis bitmap作为过滤器，如果该ID存在时，则可以进行下一步动作。 

3、增加布隆过滤器（bloomfilter），bloomfilter存储对应的key是否存在，如果该值存在则表示对应的值不为空。

 

缓存击穿

问题：

刚好有热点数据缓存过期了，恰好这个时间内有大量请求进来，在建立缓存之前所有请求打到了DB层，导致持久层可能瞬时被压垮。

解决方案：

1、使用分布式锁，请求发现缓存不在后，去查DB前加入分布式锁，保证有且只有一个去DB层查数据，并更新缓存。

2、手动过期，即所有热点的key不设置缓存过期时间，而是把过期时间放到key的value里面。

具体如下：

• 获取缓存：通过key获取value的过期时间，判断是否过期，如果未过期，则直接返回。如果已经过期则继续往下执行。
• 通过后台的一个异步线程去做缓存构建，通过后台的任务去保证有且只有一个线程去查询DB。（可以通过channel去执行，或者消息队列Kafka等方式）
• 同时，虽然value已经过期了，但是value还是照样返回。这样就能保证服务的可用性，但是同时也损失了一些时效性。

3、Golang里面有个singleflight这个文件，可以使用它保证一个节点里面有且只有一个线程去执行，其他线程则等待该请求线程处理完之后获取到真实数据。