缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿

本文整理自黑马程序员相关资料

缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都部存在，这样缓存永远不会生效。因此这些请求都会穿过缓存，最终请求到数据库上，对数据库造成非常大的压力。

常见的解决方案有两种：

1. 缓存空对象：当缓存和数据库都没有请求的数据时，将查询的key的value设置为NULL值缓存到Redis中，下次再查询时会在Redis中查到NULL值，请求不会到达数据库。

   

   • 优点：实现简单，维护方便
   • 缺点：
     • 因为缓存了空对象，任意key的查询都缓存了NULL值，相当于缓存了很多的无用数据。所以造成了额外了内存消耗。可以通过设置TTL过期时间来减少内存的消耗
     • 可能会存在短期的不一致，取决于NULL值的过期时间。例如对一个key设置了NULL值。但是数据库刚好更新了该key对应的值。而Redis中该key对应的值为NULL，只有在这个key过期之后，才会更新为数据库中的值。

2. 布隆过滤：在客户端与Redis中间加入布隆过滤器，如果布隆过滤器判断查询的数据不存在则直接拒绝。布隆过滤器如果判断不存在则一定不存在，判断存在则可能不存在。

   

   • 优点：内存占用少，没有多余的key
   • 缺点：
     • 实现复杂
     • 存在误判可能。因为布隆过滤器如果判断不存在则一定不存在，判断存在则可能不存在。

​ 缓存穿透的其他解决方案：

• 增强key的复杂性，避免被猜测key的规律
• 做好数据的基础格式校验，如果不符合预先设置的格式，直接拒绝。
• 加强用户权限校验，避免接收不相干用户发出的恶意请求
• 做好热点参数的限流

缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，给数据库带来巨大压力。

解决方案：

• 给不同的key的TTL添加随机值，避免大量的key同时到期
• 利用Redis集群提高服务的可用性，避免Redis服务宕机后的数据丢失和请求直达数据库
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多级缓存

缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点key问题，就是一个高并发访问并且缓存重建业务比较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。

解决方案：

互斥锁：即只允许一个线程进行缓存重建，其他线程在缓存重建成功之前只能不断的重试。

逻辑过期：在热点key的value中设置逻辑过期时间，查询缓存的时候判断逻辑过期时间是否已经过期，如果已经过期，则获取互斥锁另开线程进行缓存重建。其他线程发现过期但获取互斥锁失败，返回过期数据。

两种解决方案的优缺点：