缓存穿透和雪崩学习
转自：https://segmentfault.com/a/1190000039688578，https://blog.51cto.com/u_14787961/3199848
1.缓存穿透
缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库。
解决：
- 接口增加业务层级的
Filter，进行合法校验，这可以有效拦截大部分不合法的请求。使用布隆过滤器，针对一个或者多个维度，把可能存在的数据值hash到bitmap中，bitmap证明该数据不存在则该数据一定不存在。但也有可能误判。 - 针对数据库与缓存都没有的数据，对空的结果进行缓存，但是过期时间设置得较短，一般五分钟内。而这种数据，如果数据库有写入，或者更新，必须同时刷新缓存，否则会导致不一致的问题存在。
2.缓存击穿【数据竞争并发预热】
缓存击穿是指数据库原本有得数据，但是缓存中没有，一般是缓存突然失效了，这时候如果有大量用户请求该数据，缓存没有则会去数据库请求，会引发数据库压力增大，可能会瞬间打垮。
解决：
- 如果是热点数据，那么可以考虑设置永远不过期。
- 如果数据一定会过期，那么就需要在数据为空的时候，设置一个互斥的锁，只让一个请求通过，只有一个请求去数据库拉取数据，取完数据，不管如何都需要释放锁，异常的时候也需要释放锁，要不其他线程会一直拿不到锁。
例子：
public static String getProductDescById(String id) { String desc = redis.get(id); // 缓存为空，过期了 if (desc == null) { // 互斥锁，只有一个请求可以成功 if (redis.setnx(lock_id, 1, 60) == 1) {//请求一个分布式锁 try { // 从数据库取出数据 desc = getFromDB(id); redis.set(id, desc, 60 * 60 * 24); } catch (Exception ex) { LogHelper.error(ex); } finally { // 确保最后删除，释放锁 redis.del(lock_id); return desc; } } else { // 否则睡眠200ms，接着获取锁 Thread.sleep(200); return getProductDescById(id);//再重新执行该函数 } } }
3.缓存雪崩-集中失效
缓存雪崩是指缓存中有大量的数据，在同一个时间点，或者较短的时间段内，全部过期了，这个时候请求过来，缓存没有数据，都会请求数据库，则数据库的压力就会突增，扛不住就会宕机。
//看起来有点像多个缓存击穿问题，就称为雪崩？
- 如果是热点数据，那么可以考虑设置永远不过期；要是所有的热点数据在一台redis服务器上，也是极其危险的，如果网络有问题，或者redis服务器挂了，那么所有的热点数据也会雪崩（查询不到），因此将热点数据打散分不到不同的机房中，也可以有效减少这种情况。
- 缓存的过期时间除非比较严格，考虑设置一个波动随机值，比如理论十分钟，那这类key的缓存时间都加上一个1~3分钟，过期时间在7~13分钟内波动，有效防止都在同一个时间点上大量过期；过期时间=基础时间+随机时间。
4.什么是热点数据
比如秒杀商品、微博热搜，都是用户频繁访问的数据。
- 首先能先找到这个热key来，比如通过Spark实时流分析，及时发现新的热点key。
- 将集中化流量打散，避免一个缓存节点过载。由于只有一个key，我们可以在key的后面拼上有序编号，比如key#01、key#02。。。key#10多个副本，分为多个子key，这些加工后的key位于多个缓存节点上。
- 每次请求时，客户端随机访问一个即可。
5.缓存数据一致性
缓存是用来加速的，一般不会持久化储存。所以，一份数据通常会存在DB和缓存中，就可能会出现数据不一致的情况，另外，上面所说的缓存热点问题会引入多个副本备份，也可能会发生不一致现象。
解决：
- 方案一：当缓存更新失败后，进行重试，如果重试失败，将失败的key写入MQ消息队列，通过异步任务补偿缓存，保证数据的一致性。
- 方案二：设置一个较短的过期时间，通过自修复的方式，在缓存过期后，缓存重新加载最新的数据。
