redis穿透 击穿 redis击穿和穿透

一文讲透Redis缓存穿透、缓存击穿与缓存雪崩

• 1. 三者之间的本质区别
• 2. Redis缓存穿透

• 2.1. 问题描述
• 2.2. 解决方案

• 2.2.1. 缓存空对象
• 2.2.2. 布隆过滤器
• 2.2.3. 设置并发锁
• 2.2.4. 设置拦截器

• 3. Redis缓存击穿

• 3.1. 问题描述
• 3.2. 解决方案

• 3.2.1. 加锁
• 3.2.2. 数据预热
• 3.2.3. 实时调整
• 3.2.4. 对于热点key设置永不过期

• 4. Redis缓存雪崩

• 4.1. 问题描述
• 4.2. 解决方案

• 4.2.1. Redis高可用
• 4.2.2. 限流降级
• 4.2.3. 设置不同的过期时间

1. 三者之间的本质区别

1. Redis缓存穿透：key对应的数据在缓存和数据库中都不存在；
2. Redis缓存击穿：key对应的数据在缓存中不存在，在数据库中存在；
3. Redis缓存雪崩：key对应的数据在数据库中存在，但在缓存中集中失效；

2. Redis缓存穿透

2.1. 问题描述

1. 缓存穿透是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据；
2. 由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义；
3. 如果有大量请求要查询的数据都并不存在，就会一直越过缓存去查询数据库，这样会对数据库的访问造成很大的压力；
4. 如果有黑客大量发送key不存在的请求，比如id = -1，这些请求就会直接去查询数据库，可能导致数据库扛不住巨大的压力从而挂掉；

2.2. 解决方案

2.2.1. 缓存空对象

如果数据在MySQL数据库中不存在，就在Redis中把它缓存成一个空对象，返回给用户。（代码维护简单，但是效果不是很好）。

1. 一个请求发送过来，如果此时缓存中和数据库都不存在这个请求所要查询的相关信息，那么数据库就会返回一个空对象，并将这个空对象和请求关联起来存到缓存中，当下次还是这个请求过来的时候，这时缓存就会命中，就直接从缓存中返回这个空对象，这样可以减少访问数据库的压力，提高当前数据库的访问性能。
2. 如果大量不存在的请求过来，那么这时候缓存中会缓存许多空对象，如果时间一长，会导致缓存中存在大量空对象，这样不仅会占用许多的内存空间，还会浪费许多资源，如何解决？
3. 可以将这些对象在一段时间之后进行清理， Redis 给我们提供了有关过期时间的命令，可以设置空对象的时候顺便设置一个过期时间，就可以解决个问题了；

2.2.2. 布隆过滤器

1. 布隆过滤器它是一种基于概率的数据结构，主要判断当前某个元素是否在该集合中，运行速度快。
2. 将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。
3. 当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。
4. 更多关于布隆过滤器的详细信息，请参考：一文读懂什么是布隆过滤器

2.2.3. 设置并发锁

防止请求大量请求数据库，如果获取到锁了，去数据库查询，如果没有获取到锁，说明有其他线程在查询数据库，那么只需要重试一下就好了；

2.2.4. 设置拦截器

对于不存在的key进行拦截；

3. Redis缓存击穿

3.1. 问题描述

造成缓存击穿的原因有两个：

1. 一个“冷门”key，缓存中未存储，突然被大量用户请求访问。
2. 一个“热门”key，缓存中存储了，但是在缓存中时间恰好过期，这时有大量用户来进行访问。

这样会导致大并发请求直接穿透缓存，请求数据库，瞬间对数据库的访问压力增大。

3.2. 解决方案

3.2.1. 加锁

对于key过期的时候，当key要查询数据库的时候加上一把锁，这时只能让第一个请求进行查询数据库，然后把从数据库中查询到的值存储到缓存中，对于剩下的相同的key，可以直接从缓存中获取即可。

• 单机环境下：直接使用常用的锁即可（如：Lock、Synchronized等）；
• 分布式环境下：可以使用分布式锁，如：基于数据库、基于Redis或者zookeeper 的分布式锁。

3.2.2. 数据预热

预先设置热门数据，在Redis高峰访问时期，提前设置热门数据到缓存中，或适当延长缓存中key过期时间。

3.2.3. 实时调整

实时监控哪些数据热门，实时调整key过期时间。

3.2.4. 对于热点key设置永不过期

对于热点数据，设置永不过期。

4. Redis缓存雪崩

4.1. 问题描述

1. 缓存雪崩是指在某一个时间段内，缓存集中过期失效，如果这个时间段内有大量请求，而查询数据量巨大，所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，引起数据库压力过大甚至宕机。
2. 原因：

1. Redis突然宕机；
2. 大部分数据失效；

3. 举例：购物狂欢节，假设商家举办 23:00-24:00 商品打骨折促销活动。如果在 23:00 把商品放到缓存中，并通过redis的expire设置过期时间为1小时，那么刚好到了24:00点的时候，还有许多用户在访问这些商品，这时候对这些商品的访问都会直接落到数据库上，如果数据库抗不住巨大的压力，就会导致数据库直接宕机。

4.2. 解决方案

4.2.1. Redis高可用

由于Redis有宕机的可能，所以多增加几台Redis实例，实现一主多从或者多主多从，这样即使一台Redis实例挂掉，其他的实例还可以继续工作，其实就是搭建了Redis集群。

4.2.2. 限流降级

在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量，对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

4.2.3. 设置不同的过期时间

设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀。