Redis缓存穿透和雪崩

缓存穿透（查不到导致）

缓存穿透指用户要查询一个数据，首先经过redis内存，没有查到，于是向持久层数据库查询，本次查询失败，当用户很多时，频繁向持久层数据库发起查询，会给持久层数据库造成很大的压力，相当于出现了缓存穿透。

解决方案：

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合的请求则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

 

缓存空对象

当存储层没有查到数据时，返回的空对象也缓存在redis中，同时设置一个过期时间，当客户在访问这个数据时，就可以从缓存中获取空对象，保护了后端的数据库。

 

 

存在的问题：

• 空值可以被缓存起来，意味着缓存需要更多存储空间来存储key，多个key都可能value为空

• 即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存yu存储层的数据在一段过期时间内数据不一致的问题

 

缓存击穿（并发量太大，缓存过期导致）

缓存击穿指一个key非常热点，在高并发情况下，集中查询同一个key，当这个key失效的瞬间，高并发就会穿破缓存，同时请求数据库，并且回写缓存，导致数据库瞬间压力过大。 （例：微博服务器宕机）

解决方案：

　　加互斥锁

　　分布式锁：使用分布式锁，保证同一个key通知只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得锁的权限，等待即可， 将高并发压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁考验很大。

缓存雪崩

缓存雪崩指在某一个时间段，缓存集中过期失效，redis宕机。

 

 

例如双十一业务高峰期，停掉部分服务，保证主要的服务可用。

解决方案

1. redis搭建集群（异地多活）

2. 限流降级

　　　　缓存失效后，通过加锁或者队列控制读数据库的线程数量，比如对某个key只允许一个线程查询和写缓存。

3. 数据预热

　　　　在正式发布之前，将可能的数据预先访问，加载到缓存中，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。