Redis生产问题：缓存穿透、击穿、雪崩

小灰灰 2024-03-24 21:03 36阅读 0赞

## 一、缓存穿透 ##

简单来说就是大量请求的key**既不存在于缓存中，也不存在于数据库中，**结果大量请求未经缓存，直达数据库，数据库可能没抗住，就崩了。

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### 解决办法： ###

#### 1.非法请求的限制 ####

当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候，也会发生缓存穿透，因此在 API 入口处我们要判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。

#### 2.缓存空值或者默认值 ####

当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。

#### 3.布隆过滤器 ####

使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在。

我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

##### 布隆过滤器的基本步骤 #####

1.  初始化布隆过滤器：
    
     *  确定位数组的大小（m）和哈希函数的数量（k）。
     *  创建一个长度为m的位数组，并将所有位初始化为0。
2.  添加元素：
    
     *  将要添加的元素输入到k个独立的哈希函数中进行哈希运算。
     *  每个哈希函数都会生成一个位数组中的位置（通常是0到m-1之间的整数）。
     *  将这些位置的位值设置为1，表示该元素存在于布隆过滤器中。
3.  查询元素：
    
     *  将要查询的元素输入到相同的k个哈希函数中进行哈希运算。
     *  检查这些位置的位值，如果其中任何一个位置的位值为0，则可以确定该元素肯定不存在于布隆过滤器中。
     *  如果所有位置的位值都为1，则不能确定该元素是否真的存在于布隆过滤器中，因为可能存在哈希冲突。

举个例子，假设有一个位图数组长度为 8，哈希函数 3 个的布隆过滤器。

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在数据库写入数据 x 后，把数据 x 标记在布隆过滤器时，数据 x 会被 3 个哈希函数分别计算出 3 个哈希值，然后在对这 3 个哈希值对 8 取模，假设取模的结果为 1、4、6，然后把位图数组的第 1、4、6 位置的值设置为 1。**当应用要查询数据 x 是否数据库时，通过布隆过滤器只要查到位图数组的第 1、4、6 位置的值是否全为 1，只要有一个为 0，就认为数据 x 不在数据库中**。

布隆过滤器由于是基于哈希函数实现查找的，高效查找的同时**存在哈希冲突的可能性**，比如数据 x 和数据 y 可能都落在第 1、4、6 位置，而事实上，可能数据库中并不存在数据 y，存在误判的情况。

所以，**查询布隆过滤器说数据存在，并不一定证明数据库中存在这个数据，但是查询到数据不存在，数据库中一定就不存在这个数据**。

## 二、缓存击穿 ##

缓存击穿中，请求的 key 对应的是 **热点数据** ，该数据 **存在于数据库中，但不存在于缓存中**（通常是因为缓存中的那份数据已经过期） 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，可能直接就被这么多请求弄宕机了。

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### 解决方法： ###

1.  设置热点数据永不过期：
    
    对于一些热点数据，可以设置其缓存永不过期，或者过期时间设置较长，以保证即使在缓存失效时仍可从缓存中获取数据，避免直接访问数据库。
2.  使用互斥锁/分布式锁：
    
    在缓存失效的时候，可以使用互斥锁或者分布式锁来保证只有一个线程去查询数据库，其他线程等待查询结果。这样可以避免大量的请求同时访问数据库，减轻数据库的负载压力。
3.  延迟缓存更新：
    
    当缓存过期时，不立即更新缓存，而是等待一个较短的时间（例如几秒钟），期间的请求仍然访问旧的缓存数据。在等待时间内，后续的请求可以共享同一个缓存查询结果，从而避免了大量的并发请求直接访问数据库。
4.  使用互斥锁/分布式锁进行缓存更新：
    
    当缓存过期时，使用互斥锁或者分布式锁，只允许一个线程去查询数据库并更新缓存，其他线程等待查询结果。这样可以避免缓存失效瞬间的并发访问数据库。
5.  引入缓存预热：
    
    在系统启动时，提前加载热点数据到缓存中，以避免在正式请求到来时出现缓存未命中的情况。这样可以减少缓存击穿的概率。

## 三、缓存雪崩 ##

缓存中大量的缓存数据同时失效或者过期，导致大量的请求都直接落到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力。

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### 缓存雪崩和缓存击穿区别 ###

缓存雪崩导致的原因是缓存中的大量或者所有数据失效，缓存击穿导致的原因主要是某个热点数据不存在与缓存中（通常是因为缓存中的那份数据已经过期）。

### 解决方法： ###

1.  设置缓存数据的随机过期时间：
    
    在缓存数据的过期时间上引入随机性，使得大量缓存数据不会在同一时间过期。这样可以避免缓存数据集中在某个时间点同时失效，减轻数据库的压力。
2.  实施缓存高可用架构：
    
    使用主从复制、分布式缓存等技术，将缓存服务器进行集群部署，提高缓存的可用性。当某个缓存节点失效时，其他节点可以继续提供缓存服务，避免整个系统的缓存同时失效。
3.  设置热点数据永不过期：
    
    对于一些热点数据，可以设置其缓存永不过期，或者过期时间设置较长，以保证即使在缓存失效时仍可从缓存中获取数据，避免直接访问数据库。
4.  提前进行缓存数据的加载和预热：
    
    在系统启动或者低峰期，提前加载和预热缓存数据，使得缓存中的数据处于一个稳定的状态。这样可以避免在高峰期同时大量缓存数据失效而导致的雪崩效应。
5.  使用限流和降级策略：
    
    当缓存失效后，可以通过限制并发请求的数量，对请求进行合理的限流，避免大量的请求同时涌入数据库。同时，可以采用降级策略，如返回默认值或者错误提示，保证系统的可用性。
6.  监控和预警机制：
    
    建立监控和预警系统，实时监测缓存状态、缓存命中率、缓存过期情况等指标，并及时发出预警，以便及时采取措施应对缓存雪崩问题。

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