一.缓存穿透

缓存穿透概念

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。导致用户查询的时候，在缓存中找不到对应key的value，每次都要去数据库再查询一遍，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。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。

缓存穿透解决方案

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题。

缓存空值

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5分钟。通过这个设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓存中获取就有值了，而不会继续访问数据库。

采用布隆过滤器BloomFilter

在缓存之前加一层BloomFilter，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，从而避免了对底层存储系统的查询压力。在查询的时候先去BloomFilter去查询key是否存在，如果不存在就直接返回，存在再去查询缓存，缓存中没有再去查询数据库。对BloomFilter有兴趣的可以看我的另一篇文章教你用BitMap排序、查找和存储大量数据。

二.缓存雪崩

缓存雪崩概念

缓存雪崩是指在我们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，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。

缓存雪崩解决方案

设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀

在原有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，就很难引发集体失效的事件。

考虑用队列或者锁让程序执行在压力范围之内，当然这种方案可能会影响并发量；

热点数据可以考虑不失效。

三.缓存击穿

缓存击穿概念

在平常高并发的系统中，大量的请求同时查询一个key，此时这个key正好失效了，就会导致大量的请求都打到数据库上面去，造成数据库请求量过大，压力剧增，这种现象我们称为缓存击穿。

缓存击穿解决方案

使用互斥锁(mutex key)

业界比较常用的做法，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。

redis2.6.1之前版本未实现setnx的过期时间，这里给出两种版本代码参考：

//2.6.1之前
String get(String key) {  String value = redis.get(key);  if (value  == null) {  if (redis.setnx(key_mutex, "1")) {  // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  redis.expire(key_mutex, 3 * 60)  value = db.get(key);  redis.set(key, value);  redis.delete(key_mutex);  } else {  //其他线程休息50毫秒后重试  Thread.sleep(50);  get(key);  }  }
}

//2.6.1之后
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 dbif (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;      }}

永远不过期

这里的“永远不过期”包含两层意思：

从redis上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期；
从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期。

String get(final String key) {  V v = redis.get(key);  String value = v.getValue();  long timeout = v.getTimeout();  if (v.timeout <= System.currentTimeMillis()) {  // 异步更新后台异常执行  threadPool.execute(new Runnable() {  public void run() {  String keyMutex = "mutex:" + key;  if (redis.setnx(keyMutex, "1")) {  // 3 min timeout to avoid mutex holder crash  redis.expire(keyMutex, 3 * 60);  String dbValue = db.get(key);  redis.set(key, dbValue);  redis.delete(keyMutex);  }  }  });  }  return value;
}

从实战看，这种方法对于性能非常友好，唯一不足的就是构建缓存时候，其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据，但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

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