redis 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩

1.缓存穿透

前提：应用服务器压力过大 > 导致redis命中率过低（查询不到缓存）> 一直查询数据库

描述：1.redis查询不到数据 2.出现很多非正常url访问（一般出现这些问题都是恶意攻击网站造成）

解决方案：

• 方案1: 对于数据库中不存在的数据, 也对其在缓存中设置默认值Null，为避免占用资源，一般过期时间会比较短;

• 方案2: 可以设置一些过滤规则, 如布隆过滤器

（目前主流的一种的载体就是布隆过滤器. 布隆过滤器是一种概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”.

相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，布隆过滤器是一个bit数组, 它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。）

• 方案3：进行实时监控（对一直恶意访问的人设置黑名单）

2.缓存击穿

前提：

• 1.数据库访问压力瞬时增加

• 2.redis里面没有出现大量key过期

• 3.redis正常运行

描述：某一个热点 key，在缓存过期的一瞬间，同时有大量的请求打进来，由于此时缓存过期了，所以请求最终都会走到数据库，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，甚至可能打垮数据库。

解决方案：

• 方案1：预先设置热门数据：在redis高峰访问之前，把一些热门数据提前存入到redis里面，加大这些热门数据key的时长

• 方案2：实时调整：现场监控那些数据热门，实时调整key的过期时长

• 方案3：使用锁：并发的多个请求中，只有第一个请求线程能拿到锁并执行数据库查询操作，其他的线程拿不到锁就阻塞等着，等到第一个线程将数据写入缓存后，直接走缓存。

3.缓存雪崩

前提：数据库压力变大服务器崩溃

描述：大量的热点 key 设置了相同的过期时间，导在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时数据库请求量大、压力骤增，引起雪崩，甚至导致数据库被打挂。

解决方案：

1、过期时间打散。既然是大量缓存集中失效，那最容易想到就是让他们不集中生效。可以给缓存的过期时间时加上一个随机值时间，使得每个 key 的过期时间分布开来，不会集中在同一时刻失效。

2、设置过期标志更新缓存。记录缓存数据是否过期（设置提前量）。如果过期会触发通知另外的线程在后台去更新实际key的缓存

3、加互斥锁。该方式和缓存击穿一样，按 key 维度加锁，对于同一个 key，只允许一个线程去计算，其他线程原地阻塞等待第一个线程的计算结果，然后直接走缓存即可。

4、构建多级缓存架构。nginx缓存 + redis缓存 + 其它缓存（ehcache等）

5、限流降级

6、缓存预热：在实际开发中，我们可以利用大数据统计用户访问的热点数据，在项目启动时将这些热点数据提前查询并保存到Redis中。