缓存穿透、击穿和雪崩

缓存的“穿透”，“击穿”，和”雪崩“是什么，怎么解决？

1. 缓存穿透，指大量的请求访问一个不存在的数据，这个数据既不在redis中也不再数据库中，数据库无法正常返回数据，从而导致数据库压力骤增。

   缓存穿透的发生主要有两种情况

   • 业务操作失误，数据被误删了
   • 黑客攻击，大量请求访问不存在的数据

   解决方案

   • 方案一：缓存空对象

     当从DB查询数据为空，我们仍然将对这个空结果进行缓存，具体的值需要使用特殊的标识，能和真正缓存的数据分开。另外，需要设置较短的过期时间，一般建议不要超过5分钟

   • 方案二：布隆过滤器（BloomFilter）

     在缓存服务的基础上，构建BloomFilter 数据结构，在BloomFilter中储存对应的Key是否存在，如果存在，说明该Key对应的值不为空

   • 方案三：非法请求的限制

     在API入口处对请求参数进行判断是否合法，拒绝恶意的请求

2. 缓存雪崩，是指大量缓存数据同一时间过期或者redis故障宕机时，大量请求在redis中无法处理，全都访问到数据库，导致数据库、系统崩溃。

   对于不同的诱因，有不同的策略

   • 大量数据同时过期
     • 均匀设置过期时间：给缓存的数据设置一个不同的过期时间
     • 互斥锁：当发现受访问的数据不在redis中，就加个互斥锁（要加上过期时间），保证同一时间内只有一个请求来构建缓存，构建完成后再释放锁
     • 后台更新缓存：可以通过消息队列给后台发送消息，进行更新缓存，让缓存“永久有效”
   • redis宕机：服务熔断或者请求限流：暂停业务，请求直接返回错误或者对请求进行限流
   • 构建redis缓存高可靠集群：采用主从节点切换的方式，主节点发生故障，换成从节点

3. 缓存击穿，是指某个季度“热点”数据在某个时间点过期时，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从DB加载数据并回设到缓存，但是这个时候大并发的请求可能会瞬间DB压垮。对于一些设置了过期时间的Key，如果这些Key可能会在某些时间点背超高并发第访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑这个问题。

   区别：

   和缓存“雪崩”的区别在于，前者针对某一Key缓存，后者则是很多Key

   和缓存“穿透”的区别在于，这个Key是真实存在对应的值的

   有两种方案可以解决：

   • 使用互斥锁。请求发现缓存不存在后，去查询DB前，使用分布式锁，保证有且只有一个线程去查询DB，并更新到缓存
   • 手动过期，缓存上不设置过期时间