Redis中缓存穿透/击穿/雪崩问题和解决方法

缓存问题

1. 缓存穿透—查不到

缓存穿透是指用户想查询一个数据，发现Redis中没有，也就是缓存没有命中，就向持久性数据库发起查询，发现数据库也没有这个数据，于是查询失败了。

当用户请求很多的情况下，缓存没有命中，数据库也没有数据，会给数据库造成很大的压力，这就是缓存穿透。

解决方案

第一种解决方案：使用布隆过滤器

使用布隆过滤器之后，将存储的数据放入布隆过滤器中，每次数据查询首先查询布隆过滤器，当在过滤器中判断存在时，再到缓存查询，如果没有，再进入数据查询。

如果在布隆过滤器中不存在，则直接返回告诉用户该数据查不到，这样能大大减轻数据库查询压力。

第二种方案：缓存空对象

当数据库数据不存在时，将返回的空对象缓存起来，同时设置一个过期时间，之后在访问数据时，将从缓存中获取，从而保护了数据库。

存在问题：

对空值设置过期时间，会存在更新数据库数据到缓存数据失效的这一段时间，缓存数据有问题（问题在于缓存的空对象数据，由于还没有过期，但此时数据库数据已经更新了），会对要保证数据一致性的业务造成影响。会需要更多的空间来存储更多的控制，造成内存中有大量的空值的键。

2. 缓存击穿—量太大,缓存过期

缓存击穿是指一个热点key,在不停的扛着大量的并发，当key在失效的瞬间，持续的大并发就会穿破缓存，直接请求到数据库。对数据库造成瞬间压力过大。

解决方案

第一种方案：热点数据永不过期

从缓存角度看，没有设置过期时间，就不会存在缓存过期之后产生的问题。

第二种方案：加互斥锁

使用分布式锁，保证对每个key的访问同一时刻只能一个线程去查询后端服务，其他没有获取锁权限的线程则等待即可。

3. 缓存雪崩

缓存雪崩是指在某一个时间段，缓存集中过期失效或者Redis宕机

对于数据库而言，所有请求压力会全部到达数据库，导致数据库调用量暴增，可能也造成数据库宕机的情况

解决方案

第一种方案（预防为主）：Redis采用高可用

这种方案的思路就是集群使用，即使一个redis挂掉，其他redis还可以继续服务。

第二种方案（降低发生时所造成的危害）：限流降级

这种思路就是在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读取数据库的线程数量让线程在队列排队，控制整体请请求速率。

第三种方案：数据预热

数据预热即是在正式部署服务之前，先访问一遍数据，可以将大部分的数据加载到缓存中，在即将发生大并发之前已经加载不同的key,设置不同的过期时间，让缓存失效的时间更加均匀。

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