【Redis实战】缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的区别和解决方案

ゝ一世哀愁。 2022-03-10 17:42 384阅读 0赞

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## 一、正常处理流程 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmF0XzI3OTMzMzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  先读cache，如果数据命中则返回；如果数据未命中则读db；将db中读取出来的数据入缓存。

private Map cache = new ConcrrentHashMap();
    Object getFromCache(String key){
    	Object value = cache.get(key);
    	if(value==null){
    		value = getByKey(key);
    		cache.put(key,value);
    	}
    	return value;
    }

## 二、常见问题 ##

### 1、缓存穿透 ###

访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。

**解决方案**  
（1）采用布隆过滤器，使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤；  
（2）拦截器，接⼝层增加校验，如给id做校验，id<=0的直接拦截。  
（3）从cache和db都取不到，可以将key-value写为key-null，设置较短过期时间，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。

### 2、缓存击穿 ###

一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。

**解决方案**  
（1）设置热点数据永远不过期。  
（2）加互斥锁。

### 3、缓存雪崩 ###

大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。

**解决方案**  
（1）缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。  
（2）如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中。  
（3）设置热点数据永远不过期。  
（4）使用互斥锁，但是该方案吞吐量明显下降了。  
（5）双缓存。我们有两个缓存，缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟，缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点：

*  从缓存A读数据，有则直接返回
 *  A没有数据，直接从B读数据，直接返回，并且异步启动一个更新线程。
 *  更新线程同时更新缓存A和缓存B。

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