redis的缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩------读缓存可能遇到的问题

一、常用的redis缓存处理流程

 

二、缓存穿透

　　当前端请求一个不存在的数据时，按照上述流程，会先从redis中查询，未查到数据，然后到后端数据库查询，也未查到数据，这时返回空数据（返回为空的数据不写入redis）。下次再查询此数据，由于redis中还是没有此数据，因此还会到后端数据库查询。像这样每次都穿过redis到后端数据库查询的情况，就叫缓存穿透。若有人恶意用此方式大量查询，则可能导致后端数据库崩溃。

 

　　解决方案

　　　　1、前端优化：参数验证（页面端、接口端等），从前端拦截无效的查询。

　　　　2、后端优化：从数据库中查询出为空时，将key-value对以key-null写入redis，这样大量查询时就从redis中查到，不会再穿透到后端数据库。同时，为key-null设置过期时间，一般为（30s~5m）,设置太短，会有大量穿透请求到后端数据库。设置太长或不设置超时时间（该key会一直存在），后面没有恶意请求来时，该key依然占用内存。若这种key很多时，可能会导致内存溢出。

public object getOrderList() {
    int cacheTime = 30;
    String cacheKey = "orderList";

    cacheValue = CacheHelper.Get(cacheKey);
    if (cacheValue != null) {
        return cacheValue;
    } else {
        cacheValue = getOrderListFromDB();
　　　　　if(null == cacheValue){
             cacheValue = "";
　　　　　}
        CacheHelper.Add(cacheKey, cacheValue, cacheTime);　　//即使
        return cacheValue;
    }
}    

 

三、缓存击穿

　　对于设置了过期时间的热点key（在某些时候会有很高的并发访问），若超高并发访问时，刚好热点key到期，这时会出现redis中该key数据查不到，而后端数据库能查到。

　　在这些并发访问线程中，第一个线程会去数据库中查询并将结果写入redis，在该操作执行期间，redis中还没有数据，这时其他线程在redis中查询不到数据就会到后端数据库去查，大量的请求可能导致后端数据库崩溃，这就叫缓存击穿。

　　解决方案

　　1、使用互斥锁

　　　  缓存失效时（redis中取出值为null时），加锁成功的线程去数据库查询，并放入redis，其他线程等待一段时间后重新从redis中获取。

public String get(key) {  
      String value = redis.get(key);  
      if (value == null) { //代表缓存值过期  
          //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db  
          if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功  
               value = db.get(key);  
               redis.set(key, value, expire_secs);  
               redis.del(key_mutex);  
          } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可  
               sleep(50);  
               get(key);  //重试  
          }  
      } else {  　　　　
           return value;        
      }  
 }
　　2、不设置过期时间
　　　　在redis的设置过期时间功能上不设置过期时间。
　　　　把过期时间设置在value里，发现如果过期了，通过异步线程去更新redis。

String get(final String key) {    
        V v = redis.get(key);    
        String value = v.getValue();    
        long timeout = v.getTimeout();    　　//获取时间
        if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {   　　//发现过期了 
            // 异步更新后台异常执行    
            threadPool.execute(new Runnable() {    　　//可能短时间内出现很多个线程
                public void run() {    
                    String keyMutex = "mutex:" + key;    
                    if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {  　　//保证只有1个线程会执行查询后端数据库并更新redis的操作  
                        // 3 min timeout to avoid mutex holder crash    
                        redis.expire(keyMutex, 3 * 60);    
                        String dbValue = db.get(key);    
                        redis.set(key, dbValue);    
                        redis.delete(keyMutex);    
                    }    
                }    
            });    
        }    
        return value;    
} 

四、缓存雪崩

　　大量redis数据同时到过期时间，即使做了防缓存击穿处理，由于到期的数据量过大，还是会有很多线程同时访问后端数据库，从而可能导致后端数据库崩溃。这就是缓存雪崩。

　　redis挂掉后，请求也会直接访问后端数据库，从而引起雪崩。

　　解决方案

　　1、缓存数据的过期时间设置随机（固定值+随机值的方式），防止同一时间大量过期。

　　2、最好采用redis集群，可以将热点数据分布在不同的节点上，防止部分redis挂掉后导致的雪崩问题。

　　3、对于热点数据，可以设置为永不过期，通过定时更新的方式来刷新缓存。

　　4、从系统上进行限流（服务限流、接口限流等），控制请求数量。