Redis 缓存穿透和雪崩

Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也代来也一些问题，其中，最要害的问题就是数据一致性的问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也有比较流行的结局方案。

缓存穿透（查不到）：

• 概念：用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，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，这回给持久层数据库造成很大的压力，这时候机相当于出现了缓存穿透。
•  解决方案：

　　　　①布隆过滤器：一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，再控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

　　　　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，同时设置一个过期时间，之后再访问这个数据将从缓存中获取，保护了后端数据源。

缓存空对象方法回存在两个问题：

• 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的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿（量太大，缓存过期）：

• 概念：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，会导致数据库瞬间压力过大。

• 解决方案：

　　　　① 设置热点数据永不过期：从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点key过期后产生的问题。

　　　　②加互斥锁：分布式锁：使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式做的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

缓存雪崩：

• 概念：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。

• 决绝方案：

　　　　① redis 高可用（异地多活）

　　　　② 限流降级

　　　　③ 数据预热