【Redis笔记】缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿解决方案

缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

解决方案

缓存空对象
布隆过滤
增强id的复杂度，避免被猜测id规律
做好数据的基础格式校验
加强用户权限校验
做好热点参数的限流

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。

解决方案

给不同的Key的TTL添加随机值
利用Redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

解决方案

• 互斥锁
  性能受影响，线程需要等待，实现简单，保证一致性

public class WaitToFinishMemoryCache<TItem>
{
    private MemoryCache _cache = new MemoryCache(new MemoryCacheOptions());
    private ConcurrentDictionary<object, SemaphoreSlim> _locks = new ConcurrentDictionary<object, SemaphoreSlim>();

    public async Task<TItem> GetOrCreate(object key, Func<Task<TItem>> createItem)
    {
        TItem cacheEntry;

        if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))// Look for cache key.
        {
            SemaphoreSlim mylock = _locks.GetOrAdd(key, k => new SemaphoreSlim(1, 1));

            await mylock.WaitAsync();
            try
            {
                if (!_cache.TryGetValue(key, out cacheEntry))
                {
                    // Key not in cache, so get data.
                    cacheEntry = await createItem();
                    _cache.Set(key, cacheEntry);
                }
            }
            finally
            {
                mylock.Release();
            }
        }
        return cacheEntry;
    }
}

var _avatarCache = new WaitToFinishMemoryCache<byte[]>();
var myAvatar = await _avatarCache.GetOrCreate(userId, async () => await _database.GetAvatar(userId));

• 逻辑过期
  性能好，线程无需等待，实现复杂
  缓存数据时添加一个逻辑过期时间，并不是真正的过期时间
  实现逻辑：
  定义一个缓存对象用于附加逻辑过期时间，如：

public class CacheData<T>{
  public T Data{get;set;}
  public DateTime ExpireTime{get;set;}
}