Redis （三）雪崩和穿透

一、缓存和数据库间数据一致性问题

在高并发的场景下，无论是先删除缓存后更新数据库，还是先更新数据库还是删除缓存，都会出现不一致的问题，所以在强一致的业务上不建议使用缓存。

场景1：先删除缓存，再更新数据库

分析：并发不高时，如果删除缓存失败，那么后面就不会更新数据库，这种情况缓存和数据库是一致的。

如果删除缓存操作成功，更新数据库失败，那么后面业务查询缓存时，发现没有，就会查数据库并把数据缓存到Redis，这种情况缓存和数据库也是一致的。

当有上亿并发的时候，如果删除缓存后，又来了一个线程查询，这是还没更新到数据库，那么新线程会缓存就数据，最终导致缓存和数据库数据不一致问题。

场景2：先更新数据库，再删除缓存

分析：如果更新失败，那么业务不会继续删除缓存操作，缓存和数据库数据是一致的。

如果更新数据库成功，然后删除缓存失败，那么后面有线程来查询时，会出现缓存中是旧数据，出现数据不一致问题。

这个方案原则上不推荐，建议使用场景1的方案。

解决方案

针对场景1的解决方案：

1、把删除缓存和更新数据库作为一个原子操作，加更新锁。其他线程查询数据时，如果更新锁存在，则查询等待。

直到更新完成，再执行查询任务，这里要注意更新锁的超时释放问题，因为有可能更新操作异常，导致业务退出，或者jvm挂了，更新锁一直没释放。可以结合业务更新的时长，设置超时时间，自动释放锁，比如500ms，500ms正常更新操作会完成。

二、雪崩

雪崩是指缓存在同一时间大面积失效，从而导致业务去查数据库DB，导致数据库负载过高，可能造成数据库宕机。

解决方案：

1、对不同的key设置不同的过期时间（不规则的key）。

2、对于固定的热key，业务上使用定时器提前更新，如果是30分钟失效，那么每29分钟或者更短的时间定期刷新。

三、击穿

穿透是指业务查询一个不存在的数据，这样每次缓存都不能命中，而去查询数据库，导致数据库压力大。

解决方案：

1、业务代码上缓存一个空对象，并设置过期时间。

2、使用布隆过滤器

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