Redis 的缓存穿透和雪崩问题，以及解决方案 | Redis系列教程入门基础

一、缓存穿透

1、缓存穿透的概念

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现 redis 内存数据库没有数据，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库（如Mysql 、Sql Server等）查询。结果持久化的数据库也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

2、缓存穿透的解决方案

2.1、BloomFilter 布隆过滤器

在访问缓存和数据库之前，先使用布隆过滤器进行过滤。布隆过滤器可以判断某个数据是否一定不存在，如果判断结果为“一定不存在”，则直接返回，避免进一步查询数据库。

Redis BloomFilter 布隆过滤器

2.2、缓存空对象

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；

Redis 缓存空对象

但是这种方法会存在两个问题：

如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键；
即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

二、缓存击穿

1、缓存击穿的概念

这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导使数据库瞬间压力过大，甚至可能引发数据库崩溃。

2、缓存击穿的解决方案

用分布式锁控制访问的线程，使用redis的setnx互斥锁先进行判断，这样其他线程就处于等待状态，保证不会有大并发操作去操作数据库。
不设超时时间，采用volatile-lru淘汰策略
- 缺点：会造成写一致问题，当数据库数据发生更新时，缓存中的数据不会及时更新，这样会造成数据库中的数据与缓存中的数据的不一致，应用会从缓存中读取到脏数据。可采用延时双删策略处理。
热点数据预热：在系统启动时，预先把一些热点数据加载到缓存中，这样即使这些数据在缓存中的过期时间到达，由于它们已经被预热，也可以避免缓存击穿。

三、缓存雪崩

1、缓存雪崩的概念

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

Redis 缓存雪崩解决方案

其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。