吊打面试官之缓存雪崩、击穿、穿透

我们知道缓存雪崩、击穿、穿透是缓存异常最常见的三个问题，一旦这三个问题发生，会导致大量的请求积压到数据库层。如果请求的并发量很大，就会导致数据库宕机或是故障，这肯定是我们不能容忍的。今天我就带你彻底剖析这三个问题，让你知道这三个问题的表现、诱发原因以及解决方法，废话不多说，直接开始。

缓存雪崩

缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。 缓存雪崩一般是由下面这两个原因导致的，我们慢慢来看。

第一个原因是：缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。

具体来说，当数据保存在缓存中，并且设置了过期时间时，如果在某一个时刻，大量数据同时过期，此时，应用再访问这些数据的话，就会发生缓存缺失。紧接着，应用就会把请求发送给数据库，从数据库中读取数据。如果应用的并发请求量很大，那么数据库的压力也就很大，这会进一步影响到数据库的其他正常业务请求处理。我们来看一个简单的例子，如下图所示：

那这对这种原因，怎么解决呢？

首先，我们可以避免给大量的数据设置相同的过期时间。如果业务层的确要求有些数据同时失效，你可以在用 EXPIRE 命令给每个数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间增加一个较小的随机数（例如，随机增加 1~3 分钟），这样一来，不同数据的过期时间有所差别，但差别又不会太大，既避免了大量数据同时过期，同时也保证了这些数据基本在相近的时间失效，仍然能满足业务需求。

其次，还可以通过服务降级，来应对缓存雪崩。所谓的服务降级，是指发生缓存雪崩时，针对不同的数据采取不同的处理方式：

• 当业务应用访问的是非核心数据（例如电商商品属性）时，暂时停止从缓存中查询这些数据，而是直接返回预定义信息、空值或是错误信息；
• 当业务应用访问的是核心数据（例如电商商品库存）时，仍然允许查询缓存，如果缓存缺失，也可以继续通过数据库读取。