redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

17.redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩01-07

redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案#

描述：

缓存穿透是指**缓存和数据库中都没有的数据**，而用户不断发起请求。由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。

如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

描述：

*缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）*，这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。

解决办法：

1.2.1 互斥锁
解释：

如果未命中缓存，先获取互斥锁，获取锁之后要再次检查缓存，如果还是未命中进行缓存重建，这样当其他线程来的时候就会获取锁失败，这时我们让这个线程休眠一会，重新查询缓存，如果命中就返回嘛，如果没命中再次尝试获取锁，假设这次获取锁成功了，还是再次检查缓存，如果未命中重建缓存。

在获取锁以后需要再次检测缓存，防止其他获取失败锁的线程B，再次获取锁以后又进行了缓存重建。
优点：可保证数据高一致性

缺点：性能低，可能发生死锁

1.2.2 逻辑过期
解释：

为缓存key设置逻辑过期时间（就是加一个字段），假设线程1查询缓存，未命中直接返回，命中判断是否过期发现，没过期也好说直接返回数据就行，已过期，就会尝试获取锁，然后此刻开启新的线程进行缓存重建，线程1返回旧数据，其他线程获取锁失败都返回旧数据。

优点：性能高

缺点：数据可能不一致，实现复杂

描述：

缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

缓存雪崩除了使用随机TTL还有没有其他的解决方案。（分为事前事中事后）

缓存雪崩是指在同一时刻大量缓存失效，导致大量请求直接访问数据库，从而对数据库造成巨大压力，甚至可能导致数据库崩溃的情况。以下从事前、事中、事后三个阶段，详细介绍除随机 TTL 之外的其他解决方案：

Redis 主从复制与哨兵机制：通过配置多个 Redis 节点，一个主节点负责写操作，多个从节点负责读操作。同时引入哨兵机制，它会持续监控主从节点的状态。当主节点出现故障时，哨兵会自动将一个从节点升级为主节点，实现故障自动转移，确保 Redis 服务的高可用性，避免因单个节点故障引发缓存雪崩。
Redis 集群：采用分片的方式将数据分散存储在多个节点上，提高了系统的可扩展性和可用性。即使部分节点出现故障，整个集群仍然可以正常工作，减少了因节点故障导致大量缓存丢失的风险。

在系统启动前，将一些常用的数据预先加载到 Redis 缓存中。可以编写专门的脚本，在系统启动时执行缓存预热操作。这样可以避免在系统刚启动时，大量请求直接访问数据库，减少缓存雪崩的可能性。例如，对于电商系统，可以在启动时将热门商品的信息加载到缓存中。

限流：对访问数据库的请求进行限流，防止过多的请求同时涌入数据库。可以使用令牌桶算法或漏桶算法实现限流。例如，在系统设计阶段，根据数据库的处理能力，设置每秒允许的最大请求数。
熔断：引入熔断机制，预先设置好熔断的阈值，当数据库的请求响应时间过长或者错误率过高时，自动切断对数据库的访问，直接返回默认值或错误信息。可以使用 Hystrix 等开源库实现熔断功能。