一文搞懂Redis缓存穿透/击穿/雪崩

缓存穿透

问题描述
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存时不命中的，则需要从数据库中查询。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数据库中去查询，进而增大了数据库的压力。如不断发起“id=-1”等不可能存在的数据的请求，此时缓存中没有就会向DB读取进而可能导致DB挂掉。

解决方案
1、增加接口层校验
2、每次查询数据库不存在的数据时缓存一个空对象，并设置过期时间（解决单个不存在的key多次查询，造成内存空间浪费）
3、使用布隆过滤器（注意：必须将所有的key都放到布隆过滤器和redis里，否则请求会被直接返回空数据）

缓存击穿

问题描述
对于设置了过期时间的key，缓存在某个时间点过期的时候，恰好这个时间点对这个key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般会从数据库中进行查询并添加到缓存中，这个时候突然大的并发进来会把数据库压垮。

解决方案
1、使用互斥锁：当缓存失效时，不立即去查询数据库，先使用例如redis的setnx命令去设置一个互斥锁，当操作成功返回时在进行load db并将查询的数据添加到缓存当中，否则重试获取缓存的方法，具体逻辑代码如下

public String get(key) {  String value = redis.get(key);  if (value == null) { //代表缓存值过期  //设置3min的超时，防止del操作失败的时候，下次缓存过期一直不能load db  if (redis.setnx(key_mutex, 1, 3 * 60) == 1) {  //代表设置成功  value = db.get(key);  redis.set(key, value, expire_secs);  redis.del(key_mutex);  } else {  //这个时候代表同时候的其他线程已经load db并回设到缓存了，这时候重试获取缓存值即可  sleep(50);  get(key);  //重试  }  } else {  return value;        }  }

2、设置热点数据永不过期

缓存雪崩

问题描述
设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部打到数据库，数据库瞬间压力过重雪崩，与缓存击穿的区别是：雪崩是很多key过期，而击穿是单个key

解决方案
1、将缓存的过期时间分散开（在原有失效的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，很难引起key集体失效的情况）
2、缓存永不过期（空间换效率）