缓存穿透

简介

key对应的数据在数据库和缓存中都不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，所以当有特别多key不存在的请求到来时，会直接访问数据库，数据库扛不住压力，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。

解决办法：

1.使用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，用高效的数据结构和算法快速判断出你这个Key是否在数据库中存在，不存在你return就好了，存在你就去查了DB刷新KV再return。从而避免了对底层存储系统的查询压力。

2.还有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

3.参数做校验，不合法的请求直接过滤掉。

4.还可以使用nginx，或者拦截器，讲恶意ip直接拉黑。

缓存击穿

简介

key对应的数据是个热点数据，每秒都有大量的请求访问他，但在redis中过期时，此时若有大量并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求会直接到数据库，可能会瞬间把后端DB压垮，就像在一个完好无损的桶上凿开了一个洞。

解决办法

1.设置热点数据永远不过期。

2.加互斥锁(mutex key)

比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。

SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。

缓存雪崩

简介

当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候，大量的请求来请求这些失效的数据，会直接访问数据库，会给后端系统(比如DB)带来很大压力。比如某商城首页的信息都在缓存中，晚上零点失效，而此时正好商城有一个秒杀活动，我们有大量的用户用户，都会请求首页数据，但是此时首页数据失效了，并发的大量请求会直接访问数据库，如果数据库扛不住压力，会直接挂掉。

同一时间大面积失效，那一瞬间Redis跟没有一样，那这个数量级别的请求直接打到数据库几乎是灾难性的，数据库如果挂掉，其他依赖此库的接口都会报错，如果没有雪崩处理机制，挂掉的不仅仅是秒杀这个模块。如果你重新，新的大量的请求还会把你数据库打挂掉。等你能重启的时候，用户早就睡觉去了，并且对你的产品失去了信心，失去了大量的用户。

解决办法

1.处理缓存雪崩简单，在批量往Redis存数据的时候，把每个Key的失效时间都加个随机值就好了。这样就能避免同一时间大量的redis失效了。

setRedis（Key，value，time + Math.random() * 10000）；

2. Redis是集群部署，将热点数据均匀分布在不同的Redis库中也能避免全部失效的问题

3.设置热点数据永远不过期，有更新操作就更新缓存

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