Redis缓存击穿、穿透、雪崩解决方案

1、缓存处理流程

接收到查询数据请求时，优先从缓存中查询，若缓存中有数据，则直接返回，若缓存中查不到则从DB中查询，将查询的结果更新到缓存中，并返回查询结果，若DB中查不到，则返回空数据

 

 

1、缓存雪崩

缓存中大批量的数据都到了过期时间，从而导致查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同，缓存击穿是指某一条数据到了过期时间，大量的并发请求都来查询这一条数据，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

解决方案：

1、设置热点数据永不过期
2、缓存数据的过期时间设置随机，可以在原有的过期时间上加上一个随机值，比如1-3min，防止同一时间大量缓存数据集体失效，导致数据库压力过大。
3、如果是分布式部署缓存数据库，可将热点数据分别存放到不同的缓存数据库中，避免某一点由于压力过大而down掉。(redis集群，mysql集群)

4.定时把数据库数据刷新到redis

2、缓存穿透

当缓存与数据库中都不存在该数据时，由于当数据库查询不到数据就不会写入缓存，这个时候如果用户不断的恶意发起请求，就会导致这个不存在的数据每次请求都会查询DB，请求量大的情况下，就会导致DB压力过大，直接挂掉。

解决方案：

1、当查询返回一个空数据时，直接将这个空数据存到缓存中，过期时间不宜设置过长，建议不超过5分钟
2、采用布隆过滤器：将所有可能存在数据，分别通过多个哈希函数生成多个哈希值，然后将这些哈希值存到一个足够大的bitmap中，此时一个一定不存在的数据就会被这个bitmap拦截，从而减少了数据库的查询压力。

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3.数据过滤

3、缓存击穿

某一个数据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，严重情况下会直接挂掉。

解决方案：

1、添加互斥锁:（reids集群--》分布式锁）

• ReentrantLock公平锁
• 根据key值加锁，这样线程之间会不影响，不会因为某一个线程获取了锁，其它线程就处于等待时间，也就是线程A从数据库取key1的数据并不妨碍线程B取key2的数据
  2、设置热点数据永不过期（物理上的不过期、“逻辑上”的不过期（缓存到期动态构建缓存））