1、数据雪崩

问题：

定时刷新清理缓存中的key时，Redis缓存中大面积key失效，从而导致大量请求直接访问了数据库，导致数据库崩盘。

举个栗子：

目前电商首页以及热点数据都会去做缓存，一般缓存都是定时任务去刷新，或者查不到之后去更新缓存的，定时任务刷新就有一个问题。

如果首页所有 Key 的失效时间都是 12 小时，中午 12 点刷新的，我零点有个大促活动大量用户涌入，假设每秒 6000 个请求，本来缓存可以抗住每秒 5000 个请求，但是缓存中所有 Key 都失效了。此时 6000 个/秒的请求全部落在了数据库上，数据库必然扛不住，真实情况可能 DBA 都没反应过来直接挂了。此时，如果没什么特别的方案来处理，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新流量给打死了。这就是我理解的缓存雪崩。

同一时间大面积失效，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。你想想如果挂的是一个用户服务的库，那其他依赖他的库所有接口几乎都会报错。如果没做熔断等策略基本上就是瞬间挂一片的节奏，你怎么重启用户都会把你打挂，等你重启好的时候，用户早睡觉去了，临睡之前，骂骂咧咧“什么垃圾产品”。

解决

对症下药，避免缓存中出现大量key同时失效的情况。

具体来说：

1）设置失效时间。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，这样可以保证数据不会再同一时间大面积失效；

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

2）热点数据均匀分布。如果 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。

3）取消设置热点数据有一个失效时间，用更新缓存代替。或者设置热点数据永不过期，有更新操作就更新缓存就好了（比如运维更新了首页商品，那你刷下缓存就好了，不要设置过期时间），电商首页的数据也可以用这个操作，保险。

2、数据穿透

问题

缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据，而用户（黑客）不断发起请求。

例子

我们数据库的 id 都是从 1 自增的，如果发起 id=-1 的数据或者 id 特别大不存在的数据，这样的不断攻击导致数据库压力很大，严重会击垮数据库。

解决

1）增加校验。比如用户鉴权，参数做校验，不合法的校验直接 return，比如 id 做基础校验，id<=0 直接拦截；

2）布隆过滤器。Redis 里还有一个高级用法布隆过滤器（Bloom Filter）这个也能很好的预防缓存穿透的发生。

它的原理也很简单，就是利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 DB 刷新 KV 再 return。

3、数据击穿

问题

缓存击穿嘛，这个跟缓存雪崩有点像，但是又有一点不一样，缓存雪崩是因为大面积的缓存失效，打崩了 DB。

而缓存击穿不同的是缓存击穿是指一个 Key 非常热点，在不停地扛着大量的请求，大并发集中对这一个点进行访问，当这个 Key 在失效的瞬间，持续的大并发直接落到了数据库上，就在这个 Key 的点上击穿了缓存。

解决

1）设置热点数据永不过期；

2）或者加上互斥锁就搞定了

public static String getData(String key) throws InterruptedException {//从Redis查询数据 String result = getDataByKV(key);//参数校验if (StringUtils.isBlank(result)) {try {//获得锁if (reenLock.tryLock()) {//去数据库查询 result = getDataByDB(key);//校验if (StringUtils.isNotBlank(result)) {//插进缓存 setDataToKV(key, result);}} else {//睡一会再拿Thread.sleep(100L);result = getData(key);}} finally {//释放锁 reenLock.unlock();}}return result;}

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