redis缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透是什么

发布时间：2022-11-15 09:32:07 作者：iii
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Redis缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透是什么

在现代的分布式系统中，缓存是提高系统性能和响应速度的重要手段之一。Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存场景。然而，在使用Redis缓存时，可能会遇到一些常见的问题，如缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。这些问题如果处理不当，可能会导致系统性能下降甚至崩溃。本文将详细介绍这三种问题的定义、原因以及解决方案。

1. 缓存雪崩

1.1 定义

缓存雪崩（Cache Avalanche）是指在某一时刻，大量的缓存数据同时失效，导致所有的请求都直接打到数据库上，从而引起数据库压力激增，甚至导致数据库崩溃的现象。

1.2 原因

缓存雪崩通常由以下原因引起：

缓存集中过期：如果缓存中的数据设置了相同的过期时间，那么在某一时刻，大量的缓存数据会同时失效，导致请求直接访问数据库。
缓存服务器宕机：如果缓存服务器（如Redis）出现故障，导致缓存数据无法访问，所有的请求都会直接打到数据库上。

1.3 解决方案

为了避免缓存雪崩，可以采取以下措施：

设置不同的过期时间：为缓存数据设置随机的过期时间，避免大量缓存数据在同一时刻失效。例如，可以在基础过期时间上增加一个随机值，使得缓存数据的过期时间分散开来。

  int expireTime = 3600 + new Random().nextInt(600); // 3600秒 + 0到600秒的随机值

使用多级缓存：在系统中引入多级缓存（如本地缓存 + Redis缓存），即使某一级缓存失效，其他级别的缓存仍然可以提供服务，减少对数据库的直接访问。
限流和降级：在缓存失效时，通过限流和降级机制，限制对数据库的访问量，避免数据库压力过大。例如，可以使用Hystrix等工具实现限流和降级。
缓存预热：在系统启动时，提前加载热点数据到缓存中，避免在缓存失效时大量请求直接打到数据库。

2. 缓存击穿

2.1 定义

缓存击穿（Cache Breakdown）是指某个热点数据在缓存中失效的瞬间，大量请求同时访问该数据，导致请求直接打到数据库上，引起数据库压力激增的现象。

2.2 原因

缓存击穿通常由以下原因引起：

热点数据失效：某个热点数据在缓存中失效，而此时有大量请求同时访问该数据。
缓存中没有该数据：缓存中没有该数据，导致请求直接访问数据库。

2.3 解决方案

为了避免缓存击穿，可以采取以下措施：

设置永不过期的热点数据：对于某些热点数据，可以设置其永不过期，避免缓存失效。例如，可以在缓存中存储热点数据，并定期更新缓存中的数据。
使用互斥锁：在缓存失效时，使用互斥锁（如Redis的SETNX命令）来保证只有一个请求去数据库加载数据，其他请求等待该请求完成后从缓存中获取数据。

  String key = "hot_data_key";
  String value = redis.get(key);
  if (value == null) {
      if (redis.setnx("lock_key", "1")) {
          // 从数据库加载数据
          value = loadDataFromDB();
          redis.set(key, value);
          redis.del("lock_key");
      } else {
          // 等待其他线程加载数据
          Thread.sleep(100);
          value = redis.get(key);
      }
  }

缓存预热：在系统启动时，提前加载热点数据到缓存中，避免在缓存失效时大量请求直接打到数据库。

3. 缓存穿透

3.1 定义

缓存穿透（Cache Penetration）是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，请求直接打到数据库上，导致数据库压力激增的现象。

3.2 原因

缓存穿透通常由以下原因引起：

恶意攻击：攻击者故意查询不存在的数据，导致缓存无法命中，请求直接打到数据库上。
数据不存在：某些业务场景下，查询的数据本身就不存在，导致缓存无法命中。

3.3 解决方案

为了避免缓存穿透，可以采取以下措施：

布隆过滤器：使用布隆过滤器（Bloom Filter）来过滤掉不存在的数据。布隆过滤器是一种空间效率很高的数据结构，可以用来判断一个元素是否存在于集合中。在查询缓存之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在，如果不存在，则直接返回，避免访问数据库。

  BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000000, 0.01);
  if (!bloomFilter.mightContain(key)) {
      return null; // 数据不存在，直接返回
  }

缓存空值：对于查询结果为空的请求，可以在缓存中存储一个空值（如null或""），并设置一个较短的过期时间。这样，后续的相同请求可以直接从缓存中获取空值，避免访问数据库。

  String value = redis.get(key);
  if (value == null) {
      value = loadDataFromDB();
      if (value == null) {
          redis.set(key, "", 60); // 缓存空值，设置60秒过期时间
      } else {
          redis.set(key, value);
      }
  }

参数校验：在业务层面对查询参数进行校验，过滤掉不合法的请求。例如，对于ID为负数的请求，可以直接返回错误，避免访问数据库。

4. 总结

缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透是使用Redis缓存时常见的三种问题。它们都会导致数据库压力激增，甚至引发系统崩溃。为了避免这些问题，可以采取以下措施：

缓存雪崩：设置不同的过期时间、使用多级缓存、限流和降级、缓存预热。
缓存击穿：设置永不过期的热点数据、使用互斥锁、缓存预热。
缓存穿透：使用布隆过滤器、缓存空值、参数校验。

通过合理的缓存策略和防护措施，可以有效避免这些问题的发生，保证系统的稳定性和高性能。