Redis缓存穿透、缓存击穿以及缓存雪崩

作为一个内存数据库，redis也总是免不了有各种各样的问题，这篇文章主要是针对其中三个问题进行讲解：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。并给出一些解决方案。这三个问题是基本问题也是面试常问问题。

这篇文章我参考了很多篇，发现写的基本上一样，所以在此基础之上进行改进。内容是我在某字母网站看的尚硅谷的教程总结的。特在此说明。

一、缓存穿透

1、概念

缓存穿透的概念很简单，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。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，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。

为了避免缓存穿透其实有很多种解决方案。下面介绍几种。

2、解决方案

（1）布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，垃圾网站和正常网站加起来全世界据统计也有几十亿个。网警要过滤这些垃圾网站，总不能到数据库里面一个一个去比较吧，这就可以使用布隆过滤器。假设我们存储一亿个垃圾网站地址。

可以先有一亿个二进制比特，然后网警用八个不同的随机数产生器（F1,F2, …,F8） 产生八个信息指纹（f1, f2, …, f8）。接下来用一个随机数产生器 G 把这八个信息指纹映射到 1 到1亿中的八个自然数 g1, g2, …,g8。最后把这八个位置的二进制全部设置为一。过程如下：

有一天网警查到了一个可疑的网站，想判断一下是否是XX网站，首先将可疑网站通过哈希映射到1亿个比特数组上的8个点。如果8个点的其中有一个点不为1，则可以判断该元素一定不存在集合中。

那这个布隆过滤器是如何解决redis中的缓存穿透呢？很简单首先也是对所有可能查询的参数以hash形式存储，当用户想要查询的时候，使用布隆过滤器发现不在集合中，就直接丢弃，不再对持久层查询。

这个形式很简单。

（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，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源；

但是这种方法会存在两个问题：

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窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

二、缓存击穿

1、概念

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，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。

2、解决方案

可以将热点数据设置为永远不过期；或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据。

三、缓存雪崩

1、概念

缓存雪崩是指当缓存服务器重启、宕机或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，会给后端系统(比如DB)带来很大压力。

缓存层出现了错误，不能正常工作了。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。

比如系统 A，假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。此时，如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。

2、解决方案

（1）redis高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那我多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。

（2）限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

（3）数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。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。

3、总结

 

缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下。

• 事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。
• 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。
• 事后：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

用户发送一个请求，系统 A 收到请求后，先查本地 ehcache 缓存，如果没查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都没有，再查数据库，将数据库中的结果，写入 ehcache 和 redis 中。

限流组件，可以设置每秒的请求，有多少能通过组件，剩余的未通过的请求，怎么办？走降级！可以返回一些默认的值，或者友情提示，或者空白的值。

好处：

• 数据库绝对不会死，限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。
• 只要数据库不死，就是说，对用户来说，2/5 的请求都是可以被处理的。
• 只要有 2/5 的请求可以被处理，就意味着你的系统没死，对用户来说，可能就是点击几次刷不出来页面，但是多点几次，就可以刷出来一次。

 

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